Advanced Lane Finding¶
The project goal is to write a software pipeline to identify the lane boundaries in a video from a front-facing camera on a car.
Camera Calibration¶
In camera_cal directory there are 20 camera calibration images representing a chessboard with nx=9 horizontal and ny=6 vertical intersections. Let's read the intersections 2d points in imgpoints and corresponding real word 3d points in objpoints.
In [1]:
import pickle
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob
%matplotlib inline
nx = 9
ny = 6 # 6 - most of the images
# 5 for calibration1, calibration4 and calibration5.jpg
# prepare object points, like (0,0,0), (1,0,0), (2,0,0) ....,(6,5,0)
objp = np.zeros((nx*ny,3), np.float32)
objp[:,:2] = np.mgrid[0:nx, 0:ny].T.reshape(-1,2)
# Arrays to store object points and image points from all the images.
objpoints = [] # 3d points in real world space
imgpoints = [] # 2d points in image plane.
# Make a list of calibration images
images = glob.glob('camera_cal/calibration*.jpg')
# Step through the list and search for chessboard corners
for idx, fname in enumerate(images):
img = cv2.imread(fname)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Find the chessboard corners
ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (nx,ny), None)
# If found, add object points, image points
if ret == True:
print(fname)
objpoints.append(objp)
imgpoints.append(corners)
# Draw and display the corners
# cv2.drawChessboardCorners(img, (nx,ny), corners, ret)
# cv2.imshow('img', img)
# cv2.waitKey(500)
else:
print(fname, ' :-(') # sad face for images that don't calibrate
camera_cal\calibration1.jpg :-( camera_cal\calibration10.jpg camera_cal\calibration11.jpg camera_cal\calibration12.jpg camera_cal\calibration13.jpg camera_cal\calibration14.jpg camera_cal\calibration15.jpg camera_cal\calibration16.jpg camera_cal\calibration17.jpg camera_cal\calibration18.jpg camera_cal\calibration19.jpg camera_cal\calibration2.jpg camera_cal\calibration20.jpg camera_cal\calibration3.jpg camera_cal\calibration4.jpg :-( camera_cal\calibration5.jpg :-( camera_cal\calibration6.jpg camera_cal\calibration7.jpg camera_cal\calibration8.jpg camera_cal\calibration9.jpg
Images calibration1.jpg, calibration4.jpg and calibration5.jpg have number of intersection different from nx=9 and ny=6, therefore these images are not going to be used for camera calibration, but we can use these images to check visually the effect of undistortion.
The original calibration1.jpg image
Let's test undistortion on calibration1.jpg
In [2]:
# Test undistortion on an image
fname = 'calibration1.jpg'
img = cv2.imread('camera_cal/' + fname) # 1,4 and 5 were not used for calibration
img_size = (img.shape[1], img.shape[0])
print(fname, 'img_size:', img_size)
# Do camera calibration given object points and image points
ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(
objpoints, imgpoints, img_size,None,None)
dst = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)
plt.title('Undistorted ' + fname)
plt.axis('off')
plt.imshow(dst)
calibration1.jpg img_size: (1280, 720)
Out[2]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x26187014da0>
The undistorted image passed the visual test, therefore we can save the mtx and dist values for later use.
In [3]:
# Save the camera calibration result for later use
# we won't worry about rvecs / tvecs
dist_pickle = {}
dist_pickle["mtx"] = mtx
dist_pickle["dist"] = dist
pickle.dump( dist_pickle, open( "camera_cal/mtx_dist.pkl", "wb" ) )
In [4]:
import pickle
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import glob
%matplotlib inline
dist_pickle = pickle.load( open( "camera_cal/mtx_dist.pkl", "rb" ) )
mtx = dist_pickle["mtx"]
dist = dist_pickle["dist"]
def undistort(img):
'''
a function that takes an image, performs image distortion correction
with saved mtx and dist parameters and returns the undistorted image
'''
# undistort
undist = cv2.undistort(img, mtx, dist, None, mtx)
return undist
Now let's take a look what happens when we undistort the images in test_images directory.
In [5]:
images = glob.glob('test_images/*.jpg')
images = [img for img in images if not '_ud' in img] # keeping only unprocessed images
for fname in images:
img = cv2.imread(fname)
undist_img = undistort(img)
write_name = fname[:-4] + '_ud.jpg'
cv2.imwrite(write_name, undist_img)
Undistorted images have been saved with suffix _ud. Comparing the first test image test1.jpg and the undistorted version test1_ud.jpg :
In [6]:
def show2(img1, img2, title1='Original Image', title2='Modified Image'):
'''
display 2 images next to each other for visual comparison
'''
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(18, 6))
f.tight_layout()
ax1.imshow(img1)
ax1.set_title(title1, fontsize=22)
if img2.ndim == 2:
ax2.imshow(img2,cmap='gray')
else:
ax2.imshow(img2)
ax2.set_title(title2, fontsize=22)
plt.subplots_adjust(left=0., right=1, top=0.9, bottom=0.)
plt.show()
plt.close(f)
fname1 = 'test1.jpg'
img = plt.imread('test_images/' + fname1)
fname2 = fname1[:-4] + '_ud.jpg'
img_ud = plt.imread('test_images/' + fname2)
show2(img, img_ud, title1='Original Image ' + fname1, title2='Undistorted Image ' + fname2)
The visual check looks ok, we can see distortion corrections on the side of the image (e.g. the hood of our car or the white car on the right)
Thresholded Binary Image¶
Create a function tbin which combines the tresholded x gradient of the S channel from HLS color space and a thresholded color channel and returns a binary image.
In [7]:
def tbin(img):
'''
input: color image (3 dimensions)
output: thresholded binary image(2 dimensions)
'''
# Convert to HLS color space and separate the S channel
hls = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HLS)
# h_channel = hls[:,:,0]
# l_channel = hls[:,:,1]
s_channel = hls[:,:,2]
# My version of grayscale image: 0.55*red + 0.55*green - 0.1*blue
gray = 0.55 * img[:,:,0] + 0.55 * img[:,:,1] - 0.1 * img[:,:,2]
# Sobel x
sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0) # Take the derivative in x
abs_sobelx = np.absolute(sobelx) # Absolute x derivative to accentuate strong verticalish lines
scaled_sobelx = np.uint8(255*abs_sobelx/np.max(abs_sobelx))
# Threshold x gradient
thresh_min = 20
thresh_max = 255
sxbinary = np.zeros_like(scaled_sobelx)
sxbinary[(scaled_sobelx >= thresh_min) & (scaled_sobelx <= thresh_max)] = 1
# Threshold color channel
s_thresh_min = 170
s_thresh_max = 255
s_binary = np.zeros_like(s_channel)
s_binary[(s_channel >= s_thresh_min) & (s_channel <= s_thresh_max)] = 1
# Stack each channel to view their individual contributions in green and blue respectively
# This returns a stack of the two binary images, whose components you can see as different colors
binary = np.zeros_like(s_channel)
binary[(sxbinary==1) | (s_binary==1)] = 1
# color_binary = 255 * np.dstack((s_binary, sxbinary, sxbinary & s_binary))
return binary
Let's process the undistorted test images (*_ud.jpg) with this tbin function and save the result with names *_udb.jpg
In [8]:
images = glob.glob('test_images/*.jpg')
images = [img for img in images if img.endswith('_ud.jpg')] # keeping only undistorted images
for fname in images:
img = plt.imread(fname)
binary = tbin(img)
tbin_img = 255 * np.dstack((binary, binary, binary))
write_name = fname[:-4] + 'b.jpg' # resulting in <fname>_udb.jpg
# show2(img,tbin_img)
plt.imsave(write_name, tbin_img)
This is the result of the thresholded binary conversion of the undistorted image test2_ud.jpg
In [9]:
fname1 = 'test2_ud.jpg'
img = plt.imread('test_images/' + fname1)
fname2 = fname1[:-4] + 'b.jpg'
img_udb = plt.imread('test_images/' + fname2)
show2(img, img_udb, title1='Undistorted Image ' + fname1, title2='Thresholded Binary Image ' + fname2)
Perspective Transform¶
Create warp function which is rectifying an image to a "birds-eye-view".
In [10]:
# Four source coordinates
a = [ 560, 460]
b = [ 80, 720]
c = [1200, 720]
d = [ 720, 460]
src = np.float32([a, b, c, d])
# Four desired coordinates
A = [ 180, 0]
B = [ 180, 720]
C = [1100, 720]
D = [1100, 0]
dst = np.float32([A, B, C, D])
def warp(img, inv=False):
# define calibration box in source (original) and
# destination (desired or warped) coordinates
img_size = (img.shape[1], img.shape[0])
# Compute the perspective transform, M
M = cv2.getPerspectiveTransform(src, dst)
# Could compute the inverse to unwarp
if inv:
M = cv2.getPerspectiveTransform(dst, src) # inverse warp: dst <-> src
# Create warped image - uses linear interpolation
warped = cv2.warpPerspective(img, M, img_size, flags=cv2.INTER_LINEAR)
return warped
Check the warp function on a test image.
In [11]:
fname = 'test6.jpg'
img = undistort(plt.imread('test_images/' + fname))
show2(img, warp(tbin(img)), title1=fname, title2='warped tbin ' + fname)
Identifying the Lane Boundaries¶
Function lr_max is going to identify the left and right side maximums x position of a histogram.
In [12]:
from scipy import signal
window = signal.general_gaussian(51, p=1, sig=22, sym=True)
def lr_max(histogram, y, min_height=4, min_ratio=4):
"""
return left and right side maximum of a histogram
"""
filtered_h = signal.fftconvolve(histogram,window,mode='same')
avgfh = np.average(filtered_h)
if avgfh != 0:
filtered_h = (np.average(histogram) / avgfh) * filtered_h
mid_x = np.int(histogram.shape[0]/2)
left_max = np.argmax(filtered_h[0:mid_x])
right_max = np.argmax(filtered_h[mid_x:]) + mid_x
# f = plt.figure()
# plt.plot(histogram)
# plt.plot(filtered_h)
# plt.title('y: ' + str(y) + ' lx_max: ' + str(left_max) + ' rx_max: ' + str(right_max) +
# ' d: ' + str(right_max - left_max) + '\n lval_max: ' +
# str(filtered_h[left_max]) + ' rval_max: ' + str(filtered_h[right_max]) +
# '\n lmax/mean: ' + str(filtered_h[left_max] / np.mean(filtered_h[0:mid_x])) +
# ' rmax/mean: ' + str(filtered_h[right_max] / np.mean(filtered_h[mid_x:])) )
# plt.show()
# plt.close(f)
left_ratio = filtered_h[left_max] / np.mean(filtered_h[0:mid_x])
right_ratio = filtered_h[right_max] / np.mean(filtered_h[mid_x:])
if filtered_h[left_max] < min_height or left_ratio < min_ratio:
left_max = None
if filtered_h[right_max] < min_height or right_ratio < min_ratio:
right_max = None
return left_max, right_max
The histogram is filtered to better identify the middle of a demarcation line and there should be fullfilled the minimum height and maximum/mean ratio criterias.
The function print_plot is for testing purposes, it is going to plot the red dots and the fitted curve.
In [13]:
def print_plot(img, red_dots, left_fitx, right_fitx, plot_title):
left_xs, left_ys, right_xs, right_ys = red_dots
yvals = np.linspace(0,720, 73)
f = plt.figure()
plt.title(plot_title)
plt.imshow(img, cmap='gray')
# Plot up the data
plt.plot(left_xs, left_ys, 'o', color='red')
plt.plot(right_xs, right_ys, 'o', color='red')
plt.xlim(0, 1280)
plt.ylim(0, 720)
plt.plot(left_fitx, yvals, color='green', linewidth=3)
plt.plot(right_fitx, yvals, color='green', linewidth=3)
plt.gca().invert_yaxis() # to visualize as we do the images
plt.show()
plt.close(f)
# diff = right_fitx - left_fitx
# print('fitx diff mean:', np.mean(diff))
# print('fitx diff std:', np.std(diff))
print('\n')
The Line class holds all the important parameters of the left and right lines.
In [14]:
# Define a class to receive the characteristics of each line detection
class Line():
def __init__(self, init_x):
# age since last fit
self.age = 22
# blind search - in the beginning or when age > 11
self.blind = True
# ref dot x series
self.xs = np.array([])
# ref dot y series
self.ys = np.array([])
# polynomial coefficients for the last good fit
self.fit = np.array([0, 0, init_x]) # initial fit
# curverad for last good fit
self.curverad = 0
# yvals
self.yvals = np.linspace(0,720, 73)
# y_eval
self.y_eval = 720 # np.max(left_ys)
# fitx
self.fitx = self.fit[0] * self.yvals**2 + self.fit[1] * self.yvals + self.fit[2]
# self.fitx = np.array([])
def dot_sanitize(self, x, y):
'''add x,y dot coord if blind or if near to old fit
'''
idx = y // 10
if self.blind or abs(x - self.fitx[idx]) < 33 + 2 * self.age:
self.xs = np.append(self.xs, x)
self.ys = np.append(self.ys, y)
def clear_xys(self):
self.xs = np.array([])
self.ys = np.array([])
def age_zero(self):
self.age = 0
self.blind = False
def age_older(self):
self.age += 1
if self.age > 9:
self.blind = True
self.age = 333
def fit_sanitize(self):
if len(self.xs) > 3 and self.ys[-1] - self.ys[0] >= 240:
cfit = np.polyfit(self.ys, self.xs, 2) # candidate fit
cfitx = cfit[0] * self.yvals**2 + cfit[1] * self.yvals + cfit[2]
dir0 = np.arctan((self.fitx[1] - self.fitx[0]) / 10) / np.pi * 180
dir1 = np.arctan((cfitx[1] - cfitx[0]) / 10) / np.pi * 180
# print('age:', self.age)
# print('dir0: {:.0f} dir1: {:.0f} delta_dir: {:.0f}'.format(
# dir0, dir1, dir1-dir0))
# print('sum cfit - fit: ', sum((cfitx - self.fitx)**2)//1000)
if self.blind or ((sum((cfitx - self.fitx)**2) < 55555 + 3000 * self.age
and abs(dir1 - dir0) < 9 + self.age)):
self.fit = cfit
self.fitx = self.fit[0] * self.yvals**2 + self.fit[1] * self.yvals + self.fit[2]
self.age_zero()
else:
self.age_older()
else:
self.age_older()
def set_curverad(self, ym_per_pix, xm_per_pix):
fit_cr = np.polyfit(self.yvals * ym_per_pix, self.fitx * xm_per_pix, 2)
self.curverad = ((1 + (2*fit_cr[0] * self.y_eval + fit_cr[1])**2)**1.5) \
/ np.absolute(2*fit_cr[0])
This class has several methods as well, the most important are the dot_sanitize and fit_sanitize which are checking the change between the old and new parameters of the line. The set_curverad method is going to calculate the curvature radius.
The paint_lane function is going to use the previously defined functions and it will plot back the identified lane onto the original image.
In [15]:
left_line = Line(333)
right_line = Line(1111)
def paint_lane(image, plot_title=None):
"""
input: color image
output: lane lines
"""
global left_line
global right_line
img = warp(tbin(undistort(image)))
left_line.clear_xys()
right_line.clear_xys()
img_height = int(img.shape[0]) # 720
w_height = 60 # window height
step = w_height // 2 # 30
for y in range(0, img_height - w_height + 1, step):
histogram = np.sum(img[y : y + w_height, : ], axis=0)
left_x, right_x = lr_max(histogram,y)
mid_y = y + step
if left_x and right_x:
if right_x - left_x in range(550, 800):
left_line.dot_sanitize(left_x, mid_y)
right_line.dot_sanitize(right_x, mid_y)
elif left_x:
left_line.dot_sanitize(left_x, mid_y)
elif right_x:
right_line.dot_sanitize(right_x, mid_y)
red_dots = (left_line.xs, left_line.ys, right_line.xs, right_line.ys)
# Fit a second order polynomial to each lane line
left_line.fit_sanitize()
right_line.fit_sanitize()
# if len(left_line.xs) > 3 and left_line.ys[-1] - left_line.ys[0] >= 240:
# left_fit = np.polyfit(left_line.ys, left_line.xs, 2)
# left_line.age_zero()
# left_line.set_fit(left_fit)
# else:
# left_line.age_older()
#
# if len(right_line.xs) > 3 and right_line.ys[-1] - right_line.ys[0] >= 240:
# right_fit = np.polyfit(right_line.ys, right_line.xs, 2)
# right_line.age_zero()
# right_line.set_fit(right_fit)
# else:
# right_line.age_older()
# Testing Time: plot binary image with red dots and green lane lines
if plot_title:
print_plot(img, red_dots, left_line.fitx, right_line.fitx, plot_title)
# Calculate Curvature Radius
# Define conversions in x and y from pixels space to meters
ym_per_pix = 30 / 720 # meters per pixel in y dimension
xm_per_pix = 3.7 / (right_line.fitx[-1] - left_line.fitx[-1]) # meteres per pixel in x dimension
if left_line.age == 0:
left_line.set_curverad(ym_per_pix, xm_per_pix)
if right_line.age == 0:
right_line.set_curverad(ym_per_pix, xm_per_pix)
# Drawing the Lines Back Down onto the Road
# Create an image to draw the lines on
warp_zero = np.zeros_like(img).astype(np.uint8)
color_warp = np.dstack((warp_zero, warp_zero, warp_zero))
# Recast the x and y points into usable format for cv2.fillPoly()
pts_left = np.array([np.transpose(np.vstack([left_line.fitx, left_line.yvals]))])
pts_right = np.array([np.flipud(np.transpose(np.vstack([right_line.fitx, right_line.yvals])))])
pts = np.hstack((pts_left, pts_right))
# Draw the lane onto the warped blank image
cv2.fillPoly(color_warp, np.int_([pts]), (0,255, 0))
# Warp the blank back to original image space using inverse perspective matrix (Minv)
inv_warp = warp(color_warp, inv=True)
# Combine the result with the original image
result = cv2.addWeighted(undistort(image), 1, inv_warp, 0.3, 0)
# write curve radius on image
curverad = (left_line.curverad * right_line.curverad) ** 0.5
cv2.putText(result, 'Radius of Curvature: {:.0f} m'.format(curverad),
(50, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 255,3)
# write distance to center on image
dist_center = ( (right_line.fitx[-1] + left_line.fitx[-1]) / 2 - 640 ) * xm_per_pix
cv2.putText(result, 'Distance to Center: {:.2f} m'.format(dist_center),
(50, 125), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, 255,3)
return result
When it is called with the second parameter plot_title then it will display the warped binary image with the red dots and the fitted green line.
In [16]:
fname = 'frame_00.03.jpg' # 24, 41
img = plt.imread('output_images/' + fname)
result = paint_lane(img, plot_title=fname)
There is a 60 pixel high sliding window which is stepped down by 30 pixels. The theoretical maximum is 22 red dots which can be used for polyfit, but this can be achieved only on good quality image and continuous line. This is the identified lane plotted back to the original image:
In [17]:
plt.imshow(result)
Out[17]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2618ab43898>
Here is another example with a somewhat confuse image:
In [18]:
fname = 'frame_00.41.jpg' # 24, 41
img = plt.imread('output_images/' + fname)
result = paint_lane(img, plot_title=fname)
plt.imshow(result)
Out[18]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2618a838048>
We could see here the we keep the old curvature for lane painting because it was a very sudden change of lane lines. The maximum of the histograms are too far from the old fit therefore these are not considered. After a certain number of missed fitting we go back to blind search mode. We are going to set this manually:
In [19]:
left_line.blind = True
right_line.blind = True
Now let's give one more try with the same image:
In [20]:
result = paint_lane(img, plot_title=fname)
plt.imshow(result)
Out[20]:
<matplotlib.image.AxesImage at 0x2618a0ebfd0>
output = 'project_video_result.mp4' clip = VideoFileClip("project_video.mp4") result_clip = clip.fl_image(paint_lane) #NOTE: this function expects color images!! result_clip.write_videofile(output, audio=False)
In [23]:
from moviepy.editor import VideoFileClip
output = 'project_video_result.mp4'
clip = VideoFileClip("project_video.mp4")
result_clip = clip.fl_image(paint_lane) #NOTE: this function expects color images!!
result_clip.write_videofile(output, audio=False)
[MoviePy] >>>> Building video project_video_result.mp4 [MoviePy] Writing video project_video_result.mp4
0%| | 0/1261 [00:00<?, ?it/s] 0%| | 1/1261 [00:00<03:19, 6.32it/s] 0%|▏ | 2/1261 [00:00<03:19, 6.31it/s] 0%|▏ | 3/1261 [00:00<03:23, 6.20it/s] 0%|▎ | 4/1261 [00:00<03:26, 6.08it/s] 0%|▎ | 5/1261 [00:00<03:31, 5.95it/s] 0%|▍ | 6/1261 [00:01<03:37, 5.76it/s] 1%|▍ | 7/1261 [00:01<03:36, 5.78it/s] 1%|▌ | 8/1261 [00:01<03:37, 5.75it/s] 1%|▌ | 9/1261 [00:01<03:35, 5.81it/s] 1%|▋ | 10/1261 [00:01<03:31, 5.90it/s] 1%|▋ | 11/1261 [00:01<03:37, 5.75it/s] 1%|▊ | 12/1261 [00:02<04:24, 4.73it/s] 1%|▊ | 13/1261 [00:02<04:11, 4.96it/s] 1%|▉ | 14/1261 [00:02<03:59, 5.20it/s] 1%|▉ | 15/1261 [00:02<03:45, 5.51it/s] 1%|█ | 16/1261 [00:02<03:39, 5.67it/s] 1%|█ | 17/1261 [00:03<03:32, 5.84it/s] 1%|█▏ | 18/1261 [00:03<03:28, 5.97it/s] 2%|█▏ | 19/1261 [00:03<03:23, 6.12it/s] 2%|█▎ | 20/1261 [00:03<03:18, 6.25it/s] 2%|█▎ | 21/1261 [00:03<03:15, 6.36it/s] 2%|█▍ | 22/1261 [00:03<03:13, 6.41it/s] 2%|█▍ | 23/1261 [00:03<03:14, 6.37it/s] 2%|█▌ | 24/1261 [00:04<03:14, 6.37it/s] 2%|█▌ | 25/1261 [00:04<03:10, 6.48it/s] 2%|█▋ | 26/1261 [00:04<03:13, 6.40it/s] 2%|█▋ | 27/1261 [00:04<03:11, 6.44it/s] 2%|█▊ | 28/1261 [00:04<03:09, 6.52it/s] 2%|█▊ | 29/1261 [00:04<03:08, 6.52it/s] 2%|█▉ | 30/1261 [00:05<03:10, 6.45it/s] 2%|█▉ | 31/1261 [00:05<03:11, 6.42it/s] 3%|██ | 32/1261 [00:05<03:12, 6.37it/s] 3%|██ | 33/1261 [00:05<03:13, 6.35it/s] 3%|██▏ | 34/1261 [00:05<03:12, 6.37it/s] 3%|██▏ | 35/1261 [00:05<03:11, 6.42it/s] 3%|██▎ | 36/1261 [00:05<03:13, 6.34it/s] 3%|██▎ | 37/1261 [00:06<03:12, 6.35it/s] 3%|██▍ | 38/1261 [00:06<03:13, 6.32it/s] 3%|██▍ | 39/1261 [00:06<03:11, 6.40it/s] 3%|██▌ | 40/1261 [00:06<03:11, 6.36it/s] 3%|██▌ | 41/1261 [00:06<03:13, 6.30it/s] 3%|██▋ | 42/1261 [00:06<03:16, 6.22it/s] 3%|██▋ | 43/1261 [00:07<03:18, 6.12it/s] 3%|██▊ | 44/1261 [00:07<03:19, 6.11it/s] 4%|██▊ | 45/1261 [00:07<03:15, 6.23it/s] 4%|██▉ | 46/1261 [00:07<03:14, 6.26it/s] 4%|██▉ | 47/1261 [00:07<03:17, 6.15it/s] 4%|███ | 48/1261 [00:07<03:19, 6.07it/s] 4%|███ | 49/1261 [00:08<03:21, 6.01it/s] 4%|███▏ | 50/1261 [00:08<03:20, 6.03it/s] 4%|███▏ | 51/1261 [00:08<03:17, 6.13it/s] 4%|███▎ | 52/1261 [00:08<03:16, 6.14it/s] 4%|███▎ | 53/1261 [00:08<03:17, 6.12it/s] 4%|███▍ | 54/1261 [00:08<03:18, 6.07it/s] 4%|███▍ | 55/1261 [00:09<03:17, 6.11it/s] 4%|███▌ | 56/1261 [00:09<03:17, 6.09it/s] 5%|███▌ | 57/1261 [00:09<03:15, 6.16it/s] 5%|███▋ | 58/1261 [00:09<03:12, 6.23it/s] 5%|███▋ | 59/1261 [00:09<03:14, 6.17it/s] 5%|███▊ | 60/1261 [00:09<03:15, 6.15it/s] 5%|███▊ | 61/1261 [00:10<03:13, 6.21it/s] 5%|███▉ | 62/1261 [00:10<03:14, 6.15it/s] 5%|███▉ | 63/1261 [00:10<03:15, 6.14it/s] 5%|████ | 64/1261 [00:10<03:16, 6.10it/s] 5%|████ | 65/1261 [00:10<03:16, 6.09it/s] 5%|████▏ | 66/1261 [00:10<03:16, 6.08it/s] 5%|████▎ | 67/1261 [00:11<03:16, 6.08it/s] 5%|████▎ | 68/1261 [00:11<03:15, 6.12it/s] 5%|████▍ | 69/1261 [00:11<03:13, 6.15it/s] 6%|████▍ | 70/1261 [00:11<03:11, 6.22it/s] 6%|████▌ | 71/1261 [00:11<03:10, 6.26it/s] 6%|████▌ | 72/1261 [00:11<03:10, 6.25it/s] 6%|████▋ | 73/1261 [00:11<03:14, 6.12it/s] 6%|████▋ | 74/1261 [00:12<03:11, 6.18it/s] 6%|████▊ | 75/1261 [00:12<03:11, 6.18it/s] 6%|████▊ | 76/1261 [00:12<03:09, 6.26it/s] 6%|████▉ | 77/1261 [00:12<03:09, 6.26it/s] 6%|████▉ | 78/1261 [00:12<03:10, 6.22it/s] 6%|█████ | 79/1261 [00:12<03:12, 6.14it/s] 6%|█████ | 80/1261 [00:13<03:12, 6.15it/s] 6%|█████▏ | 81/1261 [00:13<03:12, 6.12it/s] 7%|█████▏ | 82/1261 [00:13<03:12, 6.13it/s] 7%|█████▎ | 83/1261 [00:13<03:10, 6.17it/s] 7%|█████▎ | 84/1261 [00:13<03:11, 6.16it/s] 7%|█████▍ | 85/1261 [00:13<03:12, 6.10it/s] 7%|█████▍ | 86/1261 [00:14<03:11, 6.14it/s] 7%|█████▌ | 87/1261 [00:14<03:09, 6.19it/s] 7%|█████▌ | 88/1261 [00:14<03:10, 6.17it/s] 7%|█████▋ | 89/1261 [00:14<03:09, 6.18it/s] 7%|█████▋ | 90/1261 [00:14<03:18, 5.89it/s] 7%|█████▊ | 91/1261 [00:15<04:03, 4.81it/s] 7%|█████▊ | 92/1261 [00:15<04:07, 4.73it/s] 7%|█████▉ | 93/1261 [00:15<03:53, 5.00it/s] 7%|█████▉ | 94/1261 [00:15<03:39, 5.32it/s] 8%|██████ | 95/1261 [00:15<03:32, 5.49it/s] 8%|██████ | 96/1261 [00:16<04:10, 4.66it/s] 8%|██████▏ | 97/1261 [00:16<04:28, 4.33it/s] 8%|██████▏ | 98/1261 [00:16<04:37, 4.20it/s] 8%|██████▎ | 99/1261 [00:16<04:27, 4.34it/s] 8%|██████▎ | 100/1261 [00:17<04:37, 4.19it/s] 8%|██████▎ | 101/1261 [00:17<04:11, 4.62it/s] 8%|██████▍ | 102/1261 [00:17<03:54, 4.94it/s] 8%|██████▍ | 103/1261 [00:17<03:42, 5.21it/s] 8%|██████▌ | 104/1261 [00:17<03:30, 5.49it/s] 8%|██████▌ | 105/1261 [00:17<03:22, 5.72it/s] 8%|██████▋ | 106/1261 [00:18<03:16, 5.89it/s] 8%|██████▋ | 107/1261 [00:18<03:13, 5.97it/s] 9%|██████▊ | 108/1261 [00:18<03:09, 6.09it/s] 9%|██████▊ | 109/1261 [00:18<03:07, 6.15it/s] 9%|██████▉ | 110/1261 [00:18<03:04, 6.22it/s] 9%|██████▉ | 111/1261 [00:18<03:03, 6.25it/s] 9%|███████ | 112/1261 [00:18<03:03, 6.26it/s] 9%|███████ | 113/1261 [00:19<03:03, 6.25it/s] 9%|███████▏ | 114/1261 [00:19<03:01, 6.31it/s] 9%|███████▏ | 115/1261 [00:19<02:58, 6.42it/s] 9%|███████▎ | 116/1261 [00:19<02:58, 6.42it/s] 9%|███████▎ | 117/1261 [00:19<03:01, 6.31it/s] 9%|███████▍ | 118/1261 [00:19<03:02, 6.28it/s] 9%|███████▍ | 119/1261 [00:20<03:02, 6.26it/s] 10%|███████▌ | 120/1261 [00:20<03:02, 6.24it/s] 10%|███████▌ | 121/1261 [00:20<03:04, 6.18it/s] 10%|███████▋ | 122/1261 [00:20<03:04, 6.16it/s] 10%|███████▋ | 123/1261 [00:20<03:03, 6.21it/s] 10%|███████▊ | 124/1261 [00:20<03:03, 6.20it/s] 10%|███████▊ | 125/1261 [00:21<03:00, 6.30it/s] 10%|███████▉ | 126/1261 [00:21<03:02, 6.22it/s] 10%|███████▉ | 127/1261 [00:21<03:01, 6.26it/s] 10%|████████ | 128/1261 [00:21<03:01, 6.25it/s] 10%|████████ | 129/1261 [00:21<02:59, 6.31it/s] 10%|████████▏ | 130/1261 [00:21<03:00, 6.27it/s] 10%|████████▏ | 131/1261 [00:22<03:00, 6.25it/s] 10%|████████▎ | 132/1261 [00:22<02:59, 6.29it/s] 11%|████████▎ | 133/1261 [00:22<03:00, 6.25it/s] 11%|████████▍ | 134/1261 [00:22<02:59, 6.29it/s] 11%|████████▍ | 135/1261 [00:22<02:57, 6.34it/s] 11%|████████▌ | 136/1261 [00:22<02:56, 6.36it/s] 11%|████████▌ | 137/1261 [00:22<02:57, 6.34it/s] 11%|████████▋ | 138/1261 [00:23<02:57, 6.33it/s] 11%|████████▋ | 139/1261 [00:23<02:59, 6.26it/s] 11%|████████▊ | 140/1261 [00:23<03:00, 6.22it/s] 11%|████████▊ | 141/1261 [00:23<02:57, 6.30it/s] 11%|████████▉ | 142/1261 [00:23<02:54, 6.41it/s] 11%|████████▉ | 143/1261 [00:23<02:58, 6.28it/s] 11%|█████████ | 144/1261 [00:24<02:56, 6.32it/s] 11%|█████████ | 145/1261 [00:24<02:57, 6.30it/s] 12%|█████████▏ | 146/1261 [00:24<02:55, 6.35it/s] 12%|█████████▏ | 147/1261 [00:24<02:53, 6.43it/s] 12%|█████████▎ | 148/1261 [00:24<02:53, 6.40it/s] 12%|█████████▎ | 149/1261 [00:24<02:54, 6.35it/s] 12%|█████████▍ | 150/1261 [00:25<02:55, 6.32it/s] 12%|█████████▍ | 151/1261 [00:25<02:54, 6.35it/s] 12%|█████████▌ | 152/1261 [00:25<02:56, 6.28it/s] 12%|█████████▌ | 153/1261 [00:25<02:55, 6.31it/s] 12%|█████████▋ | 154/1261 [00:25<02:54, 6.34it/s] 12%|█████████▋ | 155/1261 [00:25<02:55, 6.29it/s] 12%|█████████▊ | 156/1261 [00:25<02:55, 6.29it/s] 12%|█████████▊ | 157/1261 [00:26<02:56, 6.24it/s] 13%|█████████▉ | 158/1261 [00:26<02:55, 6.29it/s] 13%|█████████▉ | 159/1261 [00:26<02:55, 6.28it/s] 13%|██████████ | 160/1261 [00:26<02:52, 6.37it/s] 13%|██████████ | 161/1261 [00:26<02:54, 6.31it/s] 13%|██████████▏ | 162/1261 [00:26<02:57, 6.21it/s] 13%|██████████▏ | 163/1261 [00:27<03:00, 6.10it/s] 13%|██████████▎ | 164/1261 [00:27<03:00, 6.07it/s] 13%|██████████▎ | 165/1261 [00:27<02:58, 6.13it/s] 13%|██████████▍ | 166/1261 [00:27<02:58, 6.12it/s] 13%|██████████▍ | 167/1261 [00:27<02:58, 6.13it/s] 13%|██████████▌ | 168/1261 [00:27<03:01, 6.04it/s] 13%|██████████▌ | 169/1261 [00:28<02:59, 6.08it/s] 13%|██████████▋ | 170/1261 [00:28<02:55, 6.22it/s] 14%|██████████▋ | 171/1261 [00:28<02:55, 6.22it/s] 14%|██████████▊ | 172/1261 [00:28<02:51, 6.33it/s] 14%|██████████▊ | 173/1261 [00:28<02:50, 6.37it/s] 14%|██████████▉ | 174/1261 [00:28<02:52, 6.31it/s] 14%|██████████▉ | 175/1261 [00:29<02:53, 6.26it/s] 14%|███████████ | 176/1261 [00:29<02:53, 6.25it/s] 14%|███████████ | 177/1261 [00:29<02:55, 6.17it/s] 14%|███████████▏ | 178/1261 [00:29<02:53, 6.24it/s] 14%|███████████▏ | 179/1261 [00:29<02:50, 6.34it/s] 14%|███████████▎ | 180/1261 [00:29<02:50, 6.32it/s] 14%|███████████▎ | 181/1261 [00:29<02:49, 6.37it/s] 14%|███████████▍ | 182/1261 [00:30<02:48, 6.41it/s] 15%|███████████▍ | 183/1261 [00:30<02:48, 6.38it/s] 15%|███████████▌ | 184/1261 [00:30<02:46, 6.45it/s] 15%|███████████▌ | 185/1261 [00:30<02:48, 6.39it/s] 15%|███████████▋ | 186/1261 [00:30<02:48, 6.38it/s] 15%|███████████▋ | 187/1261 [00:30<02:48, 6.38it/s] 15%|███████████▊ | 188/1261 [00:31<02:49, 6.34it/s] 15%|███████████▊ | 189/1261 [00:31<02:47, 6.40it/s] 15%|███████████▉ | 190/1261 [00:31<02:49, 6.30it/s] 15%|███████████▉ | 191/1261 [00:31<02:50, 6.28it/s] 15%|████████████ | 192/1261 [00:31<02:48, 6.33it/s] 15%|████████████ | 193/1261 [00:31<02:49, 6.30it/s] 15%|████████████▏ | 194/1261 [00:32<02:51, 6.22it/s] 15%|████████████▏ | 195/1261 [00:32<02:50, 6.25it/s] 16%|████████████▎ | 196/1261 [00:32<02:51, 6.22it/s] 16%|████████████▎ | 197/1261 [00:32<02:51, 6.21it/s] 16%|████████████▍ | 198/1261 [00:32<02:52, 6.16it/s] 16%|████████████▍ | 199/1261 [00:32<02:50, 6.24it/s] 16%|████████████▌ | 200/1261 [00:32<02:48, 6.28it/s] 16%|████████████▌ | 201/1261 [00:33<02:51, 6.19it/s] 16%|████████████▋ | 202/1261 [00:33<02:50, 6.22it/s] 16%|████████████▋ | 203/1261 [00:33<02:47, 6.30it/s] 16%|████████████▊ | 204/1261 [00:33<02:46, 6.33it/s] 16%|████████████▊ | 205/1261 [00:33<02:45, 6.39it/s] 16%|████████████▉ | 206/1261 [00:33<02:44, 6.40it/s] 16%|████████████▉ | 207/1261 [00:34<02:46, 6.34it/s] 16%|█████████████ | 208/1261 [00:34<02:44, 6.39it/s] 17%|█████████████ | 209/1261 [00:34<02:45, 6.36it/s] 17%|█████████████▏ | 210/1261 [00:34<02:45, 6.36it/s] 17%|█████████████▏ | 211/1261 [00:34<02:45, 6.34it/s] 17%|█████████████▎ | 212/1261 [00:34<02:48, 6.22it/s] 17%|█████████████▎ | 213/1261 [00:35<02:47, 6.27it/s] 17%|█████████████▍ | 214/1261 [00:35<02:47, 6.26it/s] 17%|█████████████▍ | 215/1261 [00:35<02:46, 6.29it/s] 17%|█████████████▌ | 216/1261 [00:35<02:46, 6.28it/s] 17%|█████████████▌ | 217/1261 [00:35<02:45, 6.32it/s] 17%|█████████████▋ | 218/1261 [00:35<02:44, 6.33it/s] 17%|█████████████▋ | 219/1261 [00:36<02:48, 6.19it/s] 17%|█████████████▊ | 220/1261 [00:36<02:48, 6.16it/s] 18%|█████████████▊ | 221/1261 [00:36<02:49, 6.12it/s] 18%|█████████████▉ | 222/1261 [00:36<02:49, 6.11it/s] 18%|█████████████▉ | 223/1261 [00:36<02:48, 6.18it/s] 18%|██████████████ | 224/1261 [00:36<02:49, 6.12it/s] 18%|██████████████ | 225/1261 [00:37<02:50, 6.07it/s] 18%|██████████████▏ | 226/1261 [00:37<02:47, 6.19it/s] 18%|██████████████▏ | 227/1261 [00:37<02:46, 6.22it/s] 18%|██████████████▎ | 228/1261 [00:37<02:46, 6.22it/s] 18%|██████████████▎ | 229/1261 [00:37<02:44, 6.29it/s] 18%|██████████████▍ | 230/1261 [00:37<02:43, 6.31it/s] 18%|██████████████▍ | 231/1261 [00:37<02:43, 6.32it/s] 18%|██████████████▌ | 232/1261 [00:38<02:45, 6.23it/s] 18%|██████████████▌ | 233/1261 [00:38<02:43, 6.29it/s] 19%|██████████████▋ | 234/1261 [00:38<02:44, 6.26it/s] 19%|██████████████▋ | 235/1261 [00:38<02:44, 6.23it/s] 19%|██████████████▊ | 236/1261 [00:38<02:43, 6.26it/s] 19%|██████████████▊ | 237/1261 [00:38<02:43, 6.25it/s] 19%|██████████████▉ | 238/1261 [00:39<02:42, 6.30it/s] 19%|██████████████▉ | 239/1261 [00:39<02:43, 6.25it/s] 19%|███████████████ | 240/1261 [00:39<02:42, 6.30it/s] 19%|███████████████ | 241/1261 [00:39<02:41, 6.31it/s] 19%|███████████████▏ | 242/1261 [00:39<02:41, 6.31it/s] 19%|███████████████▏ | 243/1261 [00:39<02:40, 6.33it/s] 19%|███████████████▎ | 244/1261 [00:40<02:41, 6.31it/s] 19%|███████████████▎ | 245/1261 [00:40<02:39, 6.39it/s] 20%|███████████████▍ | 246/1261 [00:40<02:39, 6.36it/s] 20%|███████████████▍ | 247/1261 [00:40<02:41, 6.29it/s] 20%|███████████████▌ | 248/1261 [00:40<02:41, 6.29it/s] 20%|███████████████▌ | 249/1261 [00:40<02:39, 6.34it/s] 20%|███████████████▋ | 250/1261 [00:40<02:43, 6.18it/s] 20%|███████████████▋ | 251/1261 [00:41<02:42, 6.21it/s] 20%|███████████████▊ | 252/1261 [00:41<02:41, 6.24it/s] 20%|███████████████▊ | 253/1261 [00:41<02:44, 6.13it/s] 20%|███████████████▉ | 254/1261 [00:41<02:47, 5.99it/s] 20%|███████████████▉ | 255/1261 [00:41<02:48, 5.98it/s] 20%|████████████████ | 256/1261 [00:41<02:51, 5.86it/s] 20%|████████████████ | 257/1261 [00:42<02:50, 5.87it/s] 20%|████████████████▏ | 258/1261 [00:42<02:49, 5.91it/s] 21%|████████████████▏ | 259/1261 [00:42<02:50, 5.88it/s] 21%|████████████████▎ | 260/1261 [00:42<02:52, 5.79it/s] 21%|████████████████▎ | 261/1261 [00:42<02:52, 5.80it/s] 21%|████████████████▍ | 262/1261 [00:43<02:48, 5.94it/s] 21%|████████████████▍ | 263/1261 [00:43<02:46, 5.98it/s] 21%|████████████████▌ | 264/1261 [00:43<02:45, 6.01it/s] 21%|████████████████▌ | 265/1261 [00:43<02:42, 6.11it/s] 21%|████████████████▋ | 266/1261 [00:43<02:43, 6.07it/s] 21%|████████████████▋ | 267/1261 [00:43<02:41, 6.16it/s] 21%|████████████████▊ | 268/1261 [00:43<02:40, 6.20it/s] 21%|████████████████▊ | 269/1261 [00:44<02:39, 6.22it/s] 21%|████████████████▉ | 270/1261 [00:44<02:38, 6.26it/s] 21%|████████████████▉ | 271/1261 [00:44<02:38, 6.27it/s] 22%|█████████████████ | 272/1261 [00:44<02:40, 6.18it/s] 22%|█████████████████ | 273/1261 [00:44<02:39, 6.19it/s] 22%|█████████████████▏ | 274/1261 [00:44<02:36, 6.29it/s] 22%|█████████████████▏ | 275/1261 [00:45<02:37, 6.28it/s] 22%|█████████████████▎ | 276/1261 [00:45<02:38, 6.23it/s] 22%|█████████████████▎ | 277/1261 [00:45<02:38, 6.21it/s] 22%|█████████████████▍ | 278/1261 [00:45<02:45, 5.95it/s] 22%|█████████████████▍ | 279/1261 [00:45<02:44, 5.95it/s] 22%|█████████████████▌ | 280/1261 [00:45<02:46, 5.88it/s] 22%|█████████████████▌ | 281/1261 [00:46<02:44, 5.97it/s] 22%|█████████████████▋ | 282/1261 [00:46<02:42, 6.01it/s] 22%|█████████████████▋ | 283/1261 [00:46<02:40, 6.11it/s] 23%|█████████████████▊ | 284/1261 [00:46<02:38, 6.16it/s] 23%|█████████████████▊ | 285/1261 [00:46<02:38, 6.17it/s] 23%|█████████████████▉ | 286/1261 [00:46<02:39, 6.11it/s] 23%|█████████████████▉ | 287/1261 [00:47<02:38, 6.14it/s] 23%|██████████████████ | 288/1261 [00:47<02:38, 6.14it/s] 23%|██████████████████ | 289/1261 [00:47<02:35, 6.24it/s] 23%|██████████████████▏ | 290/1261 [00:47<02:38, 6.13it/s] 23%|██████████████████▏ | 291/1261 [00:47<02:36, 6.20it/s] 23%|██████████████████▎ | 292/1261 [00:47<02:36, 6.19it/s] 23%|██████████████████▎ | 293/1261 [00:48<02:36, 6.17it/s] 23%|██████████████████▍ | 294/1261 [00:48<02:38, 6.09it/s] 23%|██████████████████▍ | 295/1261 [00:48<02:35, 6.21it/s] 23%|██████████████████▌ | 296/1261 [00:48<02:36, 6.19it/s] 24%|██████████████████▌ | 297/1261 [00:48<02:33, 6.26it/s] 24%|██████████████████▋ | 298/1261 [00:48<02:33, 6.28it/s] 24%|██████████████████▋ | 299/1261 [00:49<02:33, 6.25it/s] 24%|██████████████████▊ | 300/1261 [00:49<02:33, 6.25it/s] 24%|██████████████████▊ | 301/1261 [00:49<02:33, 6.25it/s] 24%|██████████████████▉ | 302/1261 [00:49<02:35, 6.18it/s] 24%|██████████████████▉ | 303/1261 [00:49<02:32, 6.27it/s] 24%|███████████████████ | 304/1261 [00:49<02:33, 6.23it/s] 24%|███████████████████ | 305/1261 [00:49<02:32, 6.26it/s] 24%|███████████████████▏ | 306/1261 [00:50<02:34, 6.19it/s] 24%|███████████████████▏ | 307/1261 [00:50<02:37, 6.08it/s] 24%|███████████████████▎ | 308/1261 [00:50<02:49, 5.62it/s] 25%|███████████████████▎ | 309/1261 [00:50<02:58, 5.34it/s] 25%|███████████████████▍ | 310/1261 [00:50<03:09, 5.01it/s] 25%|███████████████████▍ | 311/1261 [00:51<03:13, 4.91it/s] 25%|███████████████████▌ | 312/1261 [00:51<03:16, 4.83it/s] 25%|███████████████████▌ | 313/1261 [00:51<03:15, 4.84it/s] 25%|███████████████████▋ | 314/1261 [00:51<03:12, 4.92it/s] 25%|███████████████████▋ | 315/1261 [00:51<03:01, 5.22it/s] 25%|███████████████████▊ | 316/1261 [00:52<02:52, 5.49it/s] 25%|███████████████████▊ | 317/1261 [00:52<02:45, 5.72it/s] 25%|███████████████████▉ | 318/1261 [00:52<02:42, 5.79it/s] 25%|███████████████████▉ | 319/1261 [00:52<02:40, 5.87it/s] 25%|████████████████████ | 320/1261 [00:52<02:38, 5.93it/s] 25%|████████████████████ | 321/1261 [00:52<02:35, 6.05it/s] 26%|████████████████████▏ | 322/1261 [00:53<02:34, 6.06it/s] 26%|████████████████████▏ | 323/1261 [00:53<02:34, 6.08it/s] 26%|████████████████████▎ | 324/1261 [00:53<02:33, 6.12it/s] 26%|████████████████████▎ | 325/1261 [00:53<02:31, 6.18it/s] 26%|████████████████████▍ | 326/1261 [00:53<02:29, 6.25it/s] 26%|████████████████████▍ | 327/1261 [00:53<02:30, 6.19it/s] 26%|████████████████████▌ | 328/1261 [00:54<02:33, 6.07it/s] 26%|████████████████████▌ | 329/1261 [00:54<02:32, 6.13it/s] 26%|████████████████████▋ | 330/1261 [00:54<02:33, 6.07it/s] 26%|████████████████████▋ | 331/1261 [00:54<02:33, 6.04it/s] 26%|████████████████████▊ | 332/1261 [00:54<02:33, 6.04it/s] 26%|████████████████████▊ | 333/1261 [00:54<02:34, 6.02it/s] 26%|████████████████████▉ | 334/1261 [00:55<02:37, 5.90it/s] 27%|████████████████████▉ | 335/1261 [00:55<02:37, 5.87it/s] 27%|█████████████████████ | 336/1261 [00:55<02:38, 5.82it/s] 27%|█████████████████████ | 337/1261 [00:55<02:40, 5.77it/s] 27%|█████████████████████▏ | 338/1261 [00:55<02:41, 5.71it/s] 27%|█████████████████████▏ | 339/1261 [00:55<02:40, 5.76it/s] 27%|█████████████████████▎ | 340/1261 [00:56<02:35, 5.94it/s] 27%|█████████████████████▎ | 341/1261 [00:56<02:33, 6.01it/s] 27%|█████████████████████▍ | 342/1261 [00:56<02:34, 5.94it/s] 27%|█████████████████████▍ | 343/1261 [00:56<02:31, 6.05it/s] 27%|█████████████████████▌ | 344/1261 [00:56<02:30, 6.10it/s] 27%|█████████████████████▌ | 345/1261 [00:56<02:32, 6.00it/s] 27%|█████████████████████▋ | 346/1261 [00:57<02:32, 6.00it/s] 28%|█████████████████████▋ | 347/1261 [00:57<02:29, 6.10it/s] 28%|█████████████████████▊ | 348/1261 [00:57<02:26, 6.24it/s] 28%|█████████████████████▊ | 349/1261 [00:57<02:26, 6.21it/s] 28%|█████████████████████▉ | 350/1261 [00:57<02:28, 6.13it/s] 28%|█████████████████████▉ | 351/1261 [00:57<02:25, 6.25it/s] 28%|██████████████████████ | 352/1261 [00:58<02:23, 6.34it/s] 28%|██████████████████████ | 353/1261 [00:58<02:24, 6.29it/s] 28%|██████████████████████▏ | 354/1261 [00:58<02:22, 6.35it/s] 28%|██████████████████████▏ | 355/1261 [00:58<02:19, 6.49it/s] 28%|██████████████████████▎ | 356/1261 [00:58<02:19, 6.48it/s] 28%|██████████████████████▎ | 357/1261 [00:58<02:18, 6.52it/s] 28%|██████████████████████▍ | 358/1261 [00:58<02:17, 6.58it/s] 28%|██████████████████████▍ | 359/1261 [00:59<02:16, 6.60it/s] 29%|██████████████████████▌ | 360/1261 [00:59<02:17, 6.57it/s] 29%|██████████████████████▌ | 361/1261 [00:59<02:21, 6.36it/s] 29%|██████████████████████▋ | 362/1261 [00:59<02:23, 6.26it/s] 29%|██████████████████████▋ | 363/1261 [00:59<02:27, 6.10it/s] 29%|██████████████████████▊ | 364/1261 [00:59<02:28, 6.06it/s] 29%|██████████████████████▊ | 365/1261 [01:00<02:27, 6.06it/s] 29%|██████████████████████▉ | 366/1261 [01:00<02:25, 6.17it/s] 29%|██████████████████████▉ | 367/1261 [01:00<02:22, 6.28it/s] 29%|███████████████████████ | 368/1261 [01:00<02:21, 6.29it/s] 29%|███████████████████████ | 369/1261 [01:00<02:20, 6.35it/s] 29%|███████████████████████▏ | 370/1261 [01:00<02:19, 6.39it/s] 29%|███████████████████████▏ | 371/1261 [01:01<02:19, 6.37it/s] 30%|███████████████████████▎ | 372/1261 [01:01<02:17, 6.46it/s] 30%|███████████████████████▎ | 373/1261 [01:01<02:20, 6.31it/s] 30%|███████████████████████▍ | 374/1261 [01:01<02:21, 6.27it/s] 30%|███████████████████████▍ | 375/1261 [01:01<02:21, 6.27it/s] 30%|███████████████████████▌ | 376/1261 [01:01<02:21, 6.27it/s] 30%|███████████████████████▌ | 377/1261 [01:01<02:21, 6.25it/s] 30%|███████████████████████▋ | 378/1261 [01:02<02:18, 6.38it/s] 30%|███████████████████████▋ | 379/1261 [01:02<02:37, 5.60it/s] 30%|███████████████████████▊ | 380/1261 [01:02<02:36, 5.65it/s] 30%|███████████████████████▊ | 381/1261 [01:02<02:32, 5.75it/s] 30%|███████████████████████▉ | 382/1261 [01:02<02:28, 5.94it/s] 30%|███████████████████████▉ | 383/1261 [01:03<02:25, 6.03it/s] 30%|████████████████████████ | 384/1261 [01:03<02:22, 6.14it/s] 31%|████████████████████████ | 385/1261 [01:03<02:20, 6.25it/s] 31%|████████████████████████▏ | 386/1261 [01:03<02:18, 6.32it/s] 31%|████████████████████████▏ | 387/1261 [01:03<02:17, 6.37it/s] 31%|████████████████████████▎ | 388/1261 [01:03<02:19, 6.28it/s] 31%|████████████████████████▎ | 389/1261 [01:03<02:16, 6.38it/s] 31%|████████████████████████▍ | 390/1261 [01:04<02:18, 6.28it/s] 31%|████████████████████████▍ | 391/1261 [01:04<02:19, 6.25it/s] 31%|████████████████████████▌ | 392/1261 [01:04<02:18, 6.27it/s] 31%|████████████████████████▌ | 393/1261 [01:04<02:15, 6.41it/s] 31%|████████████████████████▋ | 394/1261 [01:04<02:15, 6.42it/s] 31%|████████████████████████▋ | 395/1261 [01:04<02:14, 6.44it/s] 31%|████████████████████████▊ | 396/1261 [01:05<02:14, 6.43it/s] 31%|████████████████████████▊ | 397/1261 [01:05<02:15, 6.39it/s] 32%|████████████████████████▉ | 398/1261 [01:05<02:17, 6.26it/s] 32%|████████████████████████▉ | 399/1261 [01:05<02:19, 6.19it/s] 32%|█████████████████████████ | 400/1261 [01:05<02:22, 6.03it/s] 32%|█████████████████████████ | 401/1261 [01:05<02:20, 6.13it/s] 32%|█████████████████████████▏ | 402/1261 [01:06<02:18, 6.20it/s] 32%|█████████████████████████▏ | 403/1261 [01:06<02:16, 6.30it/s] 32%|█████████████████████████▎ | 404/1261 [01:06<02:12, 6.45it/s] 32%|█████████████████████████▎ | 405/1261 [01:06<02:11, 6.49it/s] 32%|█████████████████████████▍ | 406/1261 [01:06<02:09, 6.59it/s] 32%|█████████████████████████▍ | 407/1261 [01:06<02:12, 6.42it/s] 32%|█████████████████████████▌ | 408/1261 [01:06<02:13, 6.37it/s] 32%|█████████████████████████▌ | 409/1261 [01:07<02:12, 6.44it/s] 33%|█████████████████████████▋ | 410/1261 [01:07<02:10, 6.52it/s] 33%|█████████████████████████▋ | 411/1261 [01:07<02:10, 6.53it/s] 33%|█████████████████████████▊ | 412/1261 [01:07<02:10, 6.53it/s] 33%|█████████████████████████▊ | 413/1261 [01:07<02:13, 6.37it/s] 33%|█████████████████████████▉ | 414/1261 [01:07<02:12, 6.37it/s] 33%|█████████████████████████▉ | 415/1261 [01:08<02:14, 6.31it/s] 33%|██████████████████████████ | 416/1261 [01:08<02:11, 6.44it/s] 33%|██████████████████████████ | 417/1261 [01:08<02:11, 6.40it/s] 33%|██████████████████████████▏ | 418/1261 [01:08<02:11, 6.43it/s] 33%|██████████████████████████▏ | 419/1261 [01:08<02:09, 6.50it/s] 33%|██████████████████████████▎ | 420/1261 [01:08<02:07, 6.57it/s] 33%|██████████████████████████▍ | 421/1261 [01:08<02:10, 6.46it/s] 33%|██████████████████████████▍ | 422/1261 [01:09<02:09, 6.50it/s] 34%|██████████████████████████▌ | 423/1261 [01:09<02:11, 6.36it/s] 34%|██████████████████████████▌ | 424/1261 [01:09<02:11, 6.37it/s] 34%|██████████████████████████▋ | 425/1261 [01:09<02:11, 6.35it/s] 34%|██████████████████████████▋ | 426/1261 [01:09<02:11, 6.37it/s] 34%|██████████████████████████▊ | 427/1261 [01:09<02:09, 6.44it/s] 34%|██████████████████████████▊ | 428/1261 [01:10<02:11, 6.36it/s] 34%|██████████████████████████▉ | 429/1261 [01:10<02:11, 6.33it/s] 34%|██████████████████████████▉ | 430/1261 [01:10<02:12, 6.28it/s] 34%|███████████████████████████ | 431/1261 [01:10<02:10, 6.34it/s] 34%|███████████████████████████ | 432/1261 [01:10<02:09, 6.42it/s] 34%|███████████████████████████▏ | 433/1261 [01:10<02:10, 6.32it/s] 34%|███████████████████████████▏ | 434/1261 [01:11<02:12, 6.26it/s] 34%|███████████████████████████▎ | 435/1261 [01:11<02:12, 6.21it/s] 35%|███████████████████████████▎ | 436/1261 [01:11<02:11, 6.27it/s] 35%|███████████████████████████▍ | 437/1261 [01:11<02:09, 6.36it/s] 35%|███████████████████████████▍ | 438/1261 [01:11<02:09, 6.38it/s] 35%|███████████████████████████▌ | 439/1261 [01:11<02:09, 6.35it/s] 35%|███████████████████████████▌ | 440/1261 [01:11<02:09, 6.36it/s] 35%|███████████████████████████▋ | 441/1261 [01:12<02:10, 6.30it/s] 35%|███████████████████████████▋ | 442/1261 [01:12<02:07, 6.41it/s] 35%|███████████████████████████▊ | 443/1261 [01:12<02:08, 6.37it/s] 35%|███████████████████████████▊ | 444/1261 [01:12<02:07, 6.39it/s] 35%|███████████████████████████▉ | 445/1261 [01:12<02:08, 6.37it/s] 35%|███████████████████████████▉ | 446/1261 [01:12<02:09, 6.30it/s] 35%|████████████████████████████ | 447/1261 [01:13<02:09, 6.27it/s] 36%|████████████████████████████ | 448/1261 [01:13<02:07, 6.40it/s] 36%|████████████████████████████▏ | 449/1261 [01:13<02:07, 6.38it/s] 36%|████████████████████████████▏ | 450/1261 [01:13<02:05, 6.47it/s] 36%|████████████████████████████▎ | 451/1261 [01:13<02:03, 6.54it/s] 36%|████████████████████████████▎ | 452/1261 [01:13<02:02, 6.62it/s] 36%|████████████████████████████▍ | 453/1261 [01:13<02:03, 6.56it/s] 36%|████████████████████████████▍ | 454/1261 [01:14<02:02, 6.60it/s] 36%|████████████████████████████▌ | 455/1261 [01:14<02:06, 6.39it/s] 36%|████████████████████████████▌ | 456/1261 [01:14<02:04, 6.45it/s] 36%|████████████████████████████▋ | 457/1261 [01:14<02:03, 6.49it/s] 36%|████████████████████████████▋ | 458/1261 [01:14<02:02, 6.54it/s] 36%|████████████████████████████▊ | 459/1261 [01:14<02:03, 6.49it/s] 36%|████████████████████████████▊ | 460/1261 [01:15<02:02, 6.51it/s] 37%|████████████████████████████▉ | 461/1261 [01:15<02:02, 6.51it/s] 37%|████████████████████████████▉ | 462/1261 [01:15<02:02, 6.54it/s] 37%|█████████████████████████████ | 463/1261 [01:15<02:01, 6.57it/s] 37%|█████████████████████████████ | 464/1261 [01:15<02:02, 6.51it/s] 37%|█████████████████████████████▏ | 465/1261 [01:15<02:04, 6.40it/s] 37%|█████████████████████████████▏ | 466/1261 [01:15<02:02, 6.48it/s] 37%|█████████████████████████████▎ | 467/1261 [01:16<02:01, 6.53it/s] 37%|█████████████████████████████▎ | 468/1261 [01:16<02:02, 6.47it/s] 37%|█████████████████████████████▍ | 469/1261 [01:16<02:02, 6.48it/s] 37%|█████████████████████████████▍ | 470/1261 [01:16<02:00, 6.55it/s] 37%|█████████████████████████████▌ | 471/1261 [01:16<02:03, 6.42it/s] 37%|█████████████████████████████▌ | 472/1261 [01:16<02:02, 6.43it/s] 38%|█████████████████████████████▋ | 473/1261 [01:17<02:02, 6.42it/s] 38%|█████████████████████████████▋ | 474/1261 [01:17<02:02, 6.42it/s] 38%|█████████████████████████████▊ | 475/1261 [01:17<02:04, 6.33it/s] 38%|█████████████████████████████▊ | 476/1261 [01:17<02:01, 6.47it/s] 38%|█████████████████████████████▉ | 477/1261 [01:17<02:00, 6.49it/s] 38%|█████████████████████████████▉ | 478/1261 [01:17<02:01, 6.44it/s] 38%|██████████████████████████████ | 479/1261 [01:18<02:01, 6.43it/s] 38%|██████████████████████████████ | 480/1261 [01:18<02:00, 6.47it/s] 38%|██████████████████████████████▏ | 481/1261 [01:18<02:01, 6.43it/s] 38%|██████████████████████████████▏ | 482/1261 [01:18<02:00, 6.45it/s] 38%|██████████████████████████████▎ | 483/1261 [01:18<02:00, 6.46it/s] 38%|██████████████████████████████▎ | 484/1261 [01:18<02:00, 6.47it/s] 38%|██████████████████████████████▍ | 485/1261 [01:18<02:00, 6.45it/s] 39%|██████████████████████████████▍ | 486/1261 [01:19<01:59, 6.49it/s] 39%|██████████████████████████████▌ | 487/1261 [01:19<01:59, 6.50it/s] 39%|██████████████████████████████▌ | 488/1261 [01:19<01:58, 6.51it/s] 39%|██████████████████████████████▋ | 489/1261 [01:19<01:58, 6.51it/s] 39%|██████████████████████████████▋ | 490/1261 [01:19<01:56, 6.59it/s] 39%|██████████████████████████████▊ | 491/1261 [01:19<01:58, 6.50it/s] 39%|██████████████████████████████▊ | 492/1261 [01:20<01:58, 6.48it/s] 39%|██████████████████████████████▉ | 493/1261 [01:20<02:00, 6.39it/s] 39%|██████████████████████████████▉ | 494/1261 [01:20<01:59, 6.44it/s] 39%|███████████████████████████████ | 495/1261 [01:20<01:59, 6.38it/s] 39%|███████████████████████████████ | 496/1261 [01:20<02:00, 6.33it/s] 39%|███████████████████████████████▏ | 497/1261 [01:20<02:00, 6.33it/s] 39%|███████████████████████████████▏ | 498/1261 [01:20<01:58, 6.42it/s] 40%|███████████████████████████████▎ | 499/1261 [01:21<01:59, 6.38it/s] 40%|███████████████████████████████▎ | 500/1261 [01:21<01:57, 6.47it/s] 40%|███████████████████████████████▍ | 501/1261 [01:21<01:58, 6.43it/s] 40%|███████████████████████████████▍ | 502/1261 [01:21<01:57, 6.44it/s] 40%|███████████████████████████████▌ | 503/1261 [01:21<01:57, 6.43it/s] 40%|███████████████████████████████▌ | 504/1261 [01:21<01:56, 6.47it/s] 40%|███████████████████████████████▋ | 505/1261 [01:22<01:55, 6.53it/s] 40%|███████████████████████████████▋ | 506/1261 [01:22<01:54, 6.57it/s] 40%|███████████████████████████████▊ | 507/1261 [01:22<01:57, 6.40it/s] 40%|███████████████████████████████▊ | 508/1261 [01:22<01:58, 6.36it/s] 40%|███████████████████████████████▉ | 509/1261 [01:22<01:58, 6.34it/s] 40%|███████████████████████████████▉ | 510/1261 [01:22<01:59, 6.30it/s] 41%|████████████████████████████████ | 511/1261 [01:22<01:58, 6.32it/s] 41%|████████████████████████████████ | 512/1261 [01:23<01:57, 6.36it/s] 41%|████████████████████████████████▏ | 513/1261 [01:23<01:58, 6.31it/s] 41%|████████████████████████████████▏ | 514/1261 [01:23<01:57, 6.34it/s] 41%|████████████████████████████████▎ | 515/1261 [01:23<01:57, 6.34it/s] 41%|████████████████████████████████▎ | 516/1261 [01:23<01:56, 6.40it/s] 41%|████████████████████████████████▍ | 517/1261 [01:23<01:58, 6.27it/s] 41%|████████████████████████████████▍ | 518/1261 [01:24<01:58, 6.29it/s] 41%|████████████████████████████████▌ | 519/1261 [01:24<01:58, 6.25it/s] 41%|████████████████████████████████▌ | 520/1261 [01:24<01:55, 6.40it/s] 41%|████████████████████████████████▋ | 521/1261 [01:24<01:53, 6.50it/s] 41%|████████████████████████████████▋ | 522/1261 [01:24<01:55, 6.41it/s] 41%|████████████████████████████████▊ | 523/1261 [01:24<01:57, 6.28it/s] 42%|████████████████████████████████▊ | 524/1261 [01:25<02:05, 5.89it/s] 42%|████████████████████████████████▉ | 525/1261 [01:25<02:08, 5.74it/s] 42%|████████████████████████████████▉ | 526/1261 [01:25<02:07, 5.78it/s] 42%|█████████████████████████████████ | 527/1261 [01:25<02:03, 5.96it/s] 42%|█████████████████████████████████ | 528/1261 [01:25<02:01, 6.01it/s] 42%|█████████████████████████████████▏ | 529/1261 [01:25<01:59, 6.11it/s] 42%|█████████████████████████████████▏ | 530/1261 [01:26<01:57, 6.22it/s] 42%|█████████████████████████████████▎ | 531/1261 [01:26<01:57, 6.22it/s] 42%|█████████████████████████████████▎ | 532/1261 [01:26<01:57, 6.18it/s] 42%|█████████████████████████████████▍ | 533/1261 [01:26<01:56, 6.27it/s] 42%|█████████████████████████████████▍ | 534/1261 [01:26<01:54, 6.34it/s] 42%|█████████████████████████████████▌ | 535/1261 [01:26<01:54, 6.33it/s] 43%|█████████████████████████████████▌ | 536/1261 [01:26<01:53, 6.37it/s] 43%|█████████████████████████████████▋ | 537/1261 [01:27<01:53, 6.39it/s] 43%|█████████████████████████████████▋ | 538/1261 [01:27<01:52, 6.41it/s] 43%|█████████████████████████████████▊ | 539/1261 [01:27<01:51, 6.45it/s] 43%|█████████████████████████████████▊ | 540/1261 [01:27<01:52, 6.41it/s] 43%|█████████████████████████████████▉ | 541/1261 [01:27<01:53, 6.36it/s] 43%|█████████████████████████████████▉ | 542/1261 [01:27<01:51, 6.43it/s] 43%|██████████████████████████████████ | 543/1261 [01:28<01:52, 6.36it/s] 43%|██████████████████████████████████ | 544/1261 [01:28<01:52, 6.40it/s] 43%|██████████████████████████████████▏ | 545/1261 [01:28<01:53, 6.33it/s] 43%|██████████████████████████████████▏ | 546/1261 [01:28<01:53, 6.32it/s] 43%|██████████████████████████████████▎ | 547/1261 [01:28<01:51, 6.43it/s] 43%|██████████████████████████████████▎ | 548/1261 [01:28<01:51, 6.41it/s] 44%|██████████████████████████████████▍ | 549/1261 [01:29<01:50, 6.42it/s] 44%|██████████████████████████████████▍ | 550/1261 [01:29<01:51, 6.36it/s] 44%|██████████████████████████████████▌ | 551/1261 [01:29<01:50, 6.40it/s] 44%|██████████████████████████████████▌ | 552/1261 [01:29<01:50, 6.43it/s] 44%|██████████████████████████████████▋ | 553/1261 [01:29<01:48, 6.50it/s] 44%|██████████████████████████████████▋ | 554/1261 [01:29<01:49, 6.43it/s] 44%|██████████████████████████████████▊ | 555/1261 [01:29<01:50, 6.41it/s] 44%|██████████████████████████████████▊ | 556/1261 [01:30<01:49, 6.45it/s] 44%|██████████████████████████████████▉ | 557/1261 [01:30<01:49, 6.44it/s] 44%|██████████████████████████████████▉ | 558/1261 [01:30<01:48, 6.49it/s] 44%|███████████████████████████████████ | 559/1261 [01:30<01:47, 6.51it/s] 44%|███████████████████████████████████ | 560/1261 [01:30<01:46, 6.55it/s] 44%|███████████████████████████████████▏ | 561/1261 [01:30<01:49, 6.41it/s] 45%|███████████████████████████████████▏ | 562/1261 [01:31<01:46, 6.53it/s] 45%|███████████████████████████████████▎ | 563/1261 [01:31<01:45, 6.64it/s] 45%|███████████████████████████████████▎ | 564/1261 [01:31<01:46, 6.52it/s] 45%|███████████████████████████████████▍ | 565/1261 [01:31<01:49, 6.37it/s] 45%|███████████████████████████████████▍ | 566/1261 [01:31<01:51, 6.23it/s] 45%|███████████████████████████████████▌ | 567/1261 [01:31<01:55, 6.02it/s] 45%|███████████████████████████████████▌ | 568/1261 [01:32<01:52, 6.17it/s] 45%|███████████████████████████████████▋ | 569/1261 [01:32<01:50, 6.24it/s] 45%|███████████████████████████████████▋ | 570/1261 [01:32<01:50, 6.28it/s] 45%|███████████████████████████████████▊ | 571/1261 [01:32<01:49, 6.28it/s] 45%|███████████████████████████████████▊ | 572/1261 [01:32<01:48, 6.33it/s] 45%|███████████████████████████████████▉ | 573/1261 [01:32<01:47, 6.39it/s] 46%|███████████████████████████████████▉ | 574/1261 [01:32<01:47, 6.37it/s] 46%|████████████████████████████████████ | 575/1261 [01:33<01:47, 6.41it/s] 46%|████████████████████████████████████ | 576/1261 [01:33<01:47, 6.36it/s] 46%|████████████████████████████████████▏ | 577/1261 [01:33<01:48, 6.30it/s] 46%|████████████████████████████████████▏ | 578/1261 [01:33<01:48, 6.31it/s] 46%|████████████████████████████████████▎ | 579/1261 [01:33<01:47, 6.32it/s] 46%|████████████████████████████████████▎ | 580/1261 [01:33<01:49, 6.19it/s] 46%|████████████████████████████████████▍ | 581/1261 [01:34<01:47, 6.34it/s] 46%|████████████████████████████████████▍ | 582/1261 [01:34<01:45, 6.45it/s] 46%|████████████████████████████████████▌ | 583/1261 [01:34<01:44, 6.49it/s] 46%|████████████████████████████████████▌ | 584/1261 [01:34<01:44, 6.45it/s] 46%|████████████████████████████████████▋ | 585/1261 [01:34<01:43, 6.53it/s] 46%|████████████████████████████████████▋ | 586/1261 [01:34<01:42, 6.57it/s] 47%|████████████████████████████████████▊ | 587/1261 [01:34<01:43, 6.52it/s] 47%|████████████████████████████████████▊ | 588/1261 [01:35<01:42, 6.59it/s] 47%|████████████████████████████████████▉ | 589/1261 [01:35<01:42, 6.57it/s] 47%|████████████████████████████████████▉ | 590/1261 [01:35<01:42, 6.56it/s] 47%|█████████████████████████████████████ | 591/1261 [01:35<01:43, 6.50it/s] 47%|█████████████████████████████████████ | 592/1261 [01:35<01:42, 6.55it/s] 47%|█████████████████████████████████████▏ | 593/1261 [01:35<01:41, 6.61it/s] 47%|█████████████████████████████████████▏ | 594/1261 [01:36<01:41, 6.59it/s] 47%|█████████████████████████████████████▎ | 595/1261 [01:36<01:40, 6.60it/s] 47%|█████████████████████████████████████▎ | 596/1261 [01:36<01:42, 6.49it/s] 47%|█████████████████████████████████████▍ | 597/1261 [01:36<01:41, 6.54it/s] 47%|█████████████████████████████████████▍ | 598/1261 [01:36<01:41, 6.53it/s] 48%|█████████████████████████████████████▌ | 599/1261 [01:36<01:40, 6.57it/s] 48%|█████████████████████████████████████▌ | 600/1261 [01:36<01:41, 6.48it/s] 48%|█████████████████████████████████████▋ | 601/1261 [01:37<01:42, 6.45it/s] 48%|█████████████████████████████████████▋ | 602/1261 [01:37<01:44, 6.31it/s] 48%|█████████████████████████████████████▊ | 603/1261 [01:37<01:45, 6.21it/s] 48%|█████████████████████████████████████▊ | 604/1261 [01:37<01:48, 6.05it/s] 48%|█████████████████████████████████████▉ | 605/1261 [01:37<01:49, 5.97it/s] 48%|█████████████████████████████████████▉ | 606/1261 [01:37<01:49, 5.96it/s] 48%|██████████████████████████████████████ | 607/1261 [01:38<01:47, 6.10it/s] 48%|██████████████████████████████████████ | 608/1261 [01:38<01:46, 6.11it/s] 48%|██████████████████████████████████████▏ | 609/1261 [01:38<01:45, 6.20it/s] 48%|██████████████████████████████████████▏ | 610/1261 [01:38<01:46, 6.12it/s] 48%|██████████████████████████████████████▎ | 611/1261 [01:38<01:45, 6.14it/s] 49%|██████████████████████████████████████▎ | 612/1261 [01:38<01:44, 6.18it/s] 49%|██████████████████████████████████████▍ | 613/1261 [01:39<01:42, 6.30it/s] 49%|██████████████████████████████████████▍ | 614/1261 [01:39<01:42, 6.32it/s] 49%|██████████████████████████████████████▌ | 615/1261 [01:39<01:43, 6.25it/s] 49%|██████████████████████████████████████▌ | 616/1261 [01:39<01:42, 6.30it/s] 49%|██████████████████████████████████████▋ | 617/1261 [01:39<01:41, 6.37it/s] 49%|██████████████████████████████████████▋ | 618/1261 [01:39<01:41, 6.36it/s] 49%|██████████████████████████████████████▊ | 619/1261 [01:40<01:41, 6.31it/s] 49%|██████████████████████████████████████▊ | 620/1261 [01:40<01:42, 6.26it/s] 49%|██████████████████████████████████████▉ | 621/1261 [01:40<01:41, 6.29it/s] 49%|██████████████████████████████████████▉ | 622/1261 [01:40<01:41, 6.30it/s] 49%|███████████████████████████████████████ | 623/1261 [01:40<01:41, 6.29it/s] 49%|███████████████████████████████████████ | 624/1261 [01:40<01:40, 6.35it/s] 50%|███████████████████████████████████████▏ | 625/1261 [01:40<01:39, 6.37it/s] 50%|███████████████████████████████████████▏ | 626/1261 [01:41<01:40, 6.34it/s] 50%|███████████████████████████████████████▎ | 627/1261 [01:41<01:39, 6.36it/s] 50%|███████████████████████████████████████▎ | 628/1261 [01:41<01:40, 6.33it/s] 50%|███████████████████████████████████████▍ | 629/1261 [01:41<01:39, 6.38it/s] 50%|███████████████████████████████████████▍ | 630/1261 [01:41<01:37, 6.46it/s] 50%|███████████████████████████████████████▌ | 631/1261 [01:41<01:39, 6.35it/s] 50%|███████████████████████████████████████▌ | 632/1261 [01:42<01:38, 6.37it/s] 50%|███████████████████████████████████████▋ | 633/1261 [01:42<01:39, 6.34it/s] 50%|███████████████████████████████████████▋ | 634/1261 [01:42<01:38, 6.35it/s] 50%|███████████████████████████████████████▊ | 635/1261 [01:42<01:37, 6.44it/s] 50%|███████████████████████████████████████▊ | 636/1261 [01:42<01:37, 6.42it/s] 51%|███████████████████████████████████████▉ | 637/1261 [01:42<01:38, 6.34it/s] 51%|███████████████████████████████████████▉ | 638/1261 [01:43<01:41, 6.14it/s] 51%|████████████████████████████████████████ | 639/1261 [01:43<01:42, 6.08it/s] 51%|████████████████████████████████████████ | 640/1261 [01:43<01:42, 6.04it/s] 51%|████████████████████████████████████████▏ | 641/1261 [01:43<01:42, 6.04it/s] 51%|████████████████████████████████████████▏ | 642/1261 [01:43<01:43, 5.97it/s] 51%|████████████████████████████████████████▎ | 643/1261 [01:43<01:43, 6.00it/s] 51%|████████████████████████████████████████▎ | 644/1261 [01:44<01:43, 5.95it/s] 51%|████████████████████████████████████████▍ | 645/1261 [01:44<01:41, 6.06it/s] 51%|████████████████████████████████████████▍ | 646/1261 [01:44<01:40, 6.14it/s] 51%|████████████████████████████████████████▌ | 647/1261 [01:44<01:40, 6.09it/s] 51%|████████████████████████████████████████▌ | 648/1261 [01:44<01:39, 6.17it/s] 51%|████████████████████████████████████████▋ | 649/1261 [01:44<01:37, 6.27it/s] 52%|████████████████████████████████████████▋ | 650/1261 [01:44<01:36, 6.33it/s] 52%|████████████████████████████████████████▊ | 651/1261 [01:45<01:35, 6.37it/s] 52%|████████████████████████████████████████▊ | 652/1261 [01:45<01:34, 6.42it/s] 52%|████████████████████████████████████████▉ | 653/1261 [01:45<01:33, 6.49it/s] 52%|████████████████████████████████████████▉ | 654/1261 [01:45<01:33, 6.50it/s] 52%|█████████████████████████████████████████ | 655/1261 [01:45<01:34, 6.41it/s] 52%|█████████████████████████████████████████ | 656/1261 [01:45<01:35, 6.34it/s] 52%|█████████████████████████████████████████▏ | 657/1261 [01:46<01:34, 6.38it/s] 52%|█████████████████████████████████████████▏ | 658/1261 [01:46<01:33, 6.43it/s] 52%|█████████████████████████████████████████▎ | 659/1261 [01:46<01:34, 6.40it/s] 52%|█████████████████████████████████████████▎ | 660/1261 [01:46<01:33, 6.44it/s] 52%|█████████████████████████████████████████▍ | 661/1261 [01:46<01:32, 6.47it/s] 52%|█████████████████████████████████████████▍ | 662/1261 [01:46<01:34, 6.34it/s] 53%|█████████████████████████████████████████▌ | 663/1261 [01:47<01:32, 6.45it/s] 53%|█████████████████████████████████████████▌ | 664/1261 [01:47<01:34, 6.30it/s] 53%|█████████████████████████████████████████▋ | 665/1261 [01:47<01:34, 6.33it/s] 53%|█████████████████████████████████████████▋ | 666/1261 [01:47<01:32, 6.45it/s] 53%|█████████████████████████████████████████▊ | 667/1261 [01:47<01:33, 6.36it/s] 53%|█████████████████████████████████████████▊ | 668/1261 [01:47<01:32, 6.40it/s] 53%|█████████████████████████████████████████▉ | 669/1261 [01:47<01:32, 6.43it/s] 53%|█████████████████████████████████████████▉ | 670/1261 [01:48<01:34, 6.25it/s] 53%|██████████████████████████████████████████ | 671/1261 [01:48<01:33, 6.34it/s] 53%|██████████████████████████████████████████ | 672/1261 [01:48<01:31, 6.42it/s] 53%|██████████████████████████████████████████▏ | 673/1261 [01:48<01:30, 6.49it/s] 53%|██████████████████████████████████████████▏ | 674/1261 [01:48<01:30, 6.52it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▎ | 675/1261 [01:48<01:31, 6.39it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▎ | 676/1261 [01:49<01:32, 6.36it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▍ | 677/1261 [01:49<01:32, 6.31it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▍ | 678/1261 [01:49<01:31, 6.34it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▌ | 679/1261 [01:49<01:29, 6.47it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▌ | 680/1261 [01:49<01:30, 6.43it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▋ | 681/1261 [01:49<01:31, 6.31it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▋ | 682/1261 [01:49<01:32, 6.28it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▊ | 683/1261 [01:50<01:33, 6.21it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▊ | 684/1261 [01:50<01:32, 6.24it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▉ | 685/1261 [01:50<01:33, 6.14it/s] 54%|██████████████████████████████████████████▉ | 686/1261 [01:50<01:33, 6.14it/s] 54%|███████████████████████████████████████████ | 687/1261 [01:50<01:30, 6.31it/s] 55%|███████████████████████████████████████████ | 688/1261 [01:50<01:30, 6.30it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▏ | 689/1261 [01:51<01:28, 6.47it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▏ | 690/1261 [01:51<01:28, 6.47it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▎ | 691/1261 [01:51<01:27, 6.51it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▎ | 692/1261 [01:51<01:28, 6.44it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▍ | 693/1261 [01:51<01:29, 6.34it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▍ | 694/1261 [01:51<01:30, 6.30it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▌ | 695/1261 [01:52<01:29, 6.32it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▌ | 696/1261 [01:52<01:28, 6.42it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▋ | 697/1261 [01:52<01:30, 6.21it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▋ | 698/1261 [01:52<01:29, 6.31it/s] 55%|███████████████████████████████████████████▊ | 699/1261 [01:52<01:30, 6.24it/s] 56%|███████████████████████████████████████████▊ | 700/1261 [01:52<01:28, 6.32it/s] 56%|███████████████████████████████████████████▉ | 701/1261 [01:53<01:29, 6.24it/s] 56%|███████████████████████████████████████████▉ | 702/1261 [01:53<01:27, 6.37it/s] 56%|████████████████████████████████████████████ | 703/1261 [01:53<01:26, 6.43it/s] 56%|████████████████████████████████████████████ | 704/1261 [01:53<01:25, 6.51it/s] 56%|████████████████████████████████████████████▏ | 705/1261 [01:53<01:26, 6.46it/s] 56%|████████████████████████████████████████████▏ | 706/1261 [01:53<01:25, 6.52it/s] 56%|████████████████████████████████████████████▎ | 707/1261 [01:53<01:26, 6.37it/s] 56%|████████████████████████████████████████████▎ | 708/1261 [01:54<01:25, 6.47it/s] 56%|████████████████████████████████████████████▍ | 709/1261 [01:54<01:25, 6.43it/s] 56%|████████████████████████████████████████████▍ | 710/1261 [01:54<01:25, 6.45it/s] 56%|████████████████████████████████████████████▌ | 711/1261 [01:54<01:27, 6.31it/s] 56%|████████████████████████████████████████████▌ | 712/1261 [01:54<01:26, 6.34it/s] 57%|████████████████████████████████████████████▋ | 713/1261 [01:54<01:26, 6.36it/s] 57%|████████████████████████████████████████████▋ | 714/1261 [01:55<01:23, 6.51it/s] 57%|████████████████████████████████████████████▊ | 715/1261 [01:55<01:24, 6.48it/s] 57%|████████████████████████████████████████████▊ | 716/1261 [01:55<01:23, 6.51it/s] 57%|████████████████████████████████████████████▉ | 717/1261 [01:55<01:24, 6.43it/s] 57%|████████████████████████████████████████████▉ | 718/1261 [01:55<01:23, 6.53it/s] 57%|█████████████████████████████████████████████ | 719/1261 [01:55<01:23, 6.49it/s] 57%|█████████████████████████████████████████████ | 720/1261 [01:55<01:24, 6.43it/s] 57%|█████████████████████████████████████████████▏ | 721/1261 [01:56<01:23, 6.47it/s] 57%|█████████████████████████████████████████████▏ | 722/1261 [01:56<01:24, 6.39it/s] 57%|█████████████████████████████████████████████▎ | 723/1261 [01:56<01:26, 6.25it/s] 57%|█████████████████████████████████████████████▎ | 724/1261 [01:56<01:26, 6.22it/s] 57%|█████████████████████████████████████████████▍ | 725/1261 [01:56<01:25, 6.30it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████▍ | 726/1261 [01:56<01:24, 6.37it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████▌ | 727/1261 [01:57<01:25, 6.26it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████▌ | 728/1261 [01:57<01:23, 6.36it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████▋ | 729/1261 [01:57<01:23, 6.37it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████▋ | 730/1261 [01:57<01:24, 6.31it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████▊ | 731/1261 [01:57<01:25, 6.23it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████▊ | 732/1261 [01:57<01:24, 6.30it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████▉ | 733/1261 [01:58<01:24, 6.28it/s] 58%|█████████████████████████████████████████████▉ | 734/1261 [01:58<01:25, 6.18it/s] 58%|██████████████████████████████████████████████ | 735/1261 [01:58<01:23, 6.27it/s] 58%|██████████████████████████████████████████████ | 736/1261 [01:58<01:24, 6.24it/s] 58%|██████████████████████████████████████████████▏ | 737/1261 [01:58<01:22, 6.33it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▏ | 738/1261 [01:58<01:22, 6.34it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▎ | 739/1261 [01:58<01:21, 6.37it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▎ | 740/1261 [01:59<01:22, 6.35it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▍ | 741/1261 [01:59<01:21, 6.40it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▍ | 742/1261 [01:59<01:21, 6.34it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▌ | 743/1261 [01:59<01:21, 6.36it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▌ | 744/1261 [01:59<01:19, 6.46it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▋ | 745/1261 [01:59<01:20, 6.40it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▋ | 746/1261 [02:00<01:22, 6.25it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▊ | 747/1261 [02:00<01:20, 6.35it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▊ | 748/1261 [02:00<01:20, 6.41it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▉ | 749/1261 [02:00<01:19, 6.45it/s] 59%|██████████████████████████████████████████████▉ | 750/1261 [02:00<01:18, 6.47it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████ | 751/1261 [02:00<01:19, 6.40it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████ | 752/1261 [02:00<01:19, 6.41it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▏ | 753/1261 [02:01<01:18, 6.47it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▏ | 754/1261 [02:01<01:19, 6.38it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▎ | 755/1261 [02:01<01:19, 6.38it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▎ | 756/1261 [02:01<01:19, 6.32it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▍ | 757/1261 [02:01<01:18, 6.46it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▍ | 758/1261 [02:01<01:17, 6.50it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▌ | 759/1261 [02:02<01:18, 6.41it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▌ | 760/1261 [02:02<01:17, 6.48it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▋ | 761/1261 [02:02<01:17, 6.49it/s] 60%|███████████████████████████████████████████████▋ | 762/1261 [02:02<01:18, 6.33it/s] 61%|███████████████████████████████████████████████▊ | 763/1261 [02:02<01:18, 6.36it/s] 61%|███████████████████████████████████████████████▊ | 764/1261 [02:02<01:17, 6.39it/s] 61%|███████████████████████████████████████████████▉ | 765/1261 [02:03<01:17, 6.37it/s] 61%|███████████████████████████████████████████████▉ | 766/1261 [02:03<01:18, 6.32it/s] 61%|████████████████████████████████████████████████ | 767/1261 [02:03<01:16, 6.43it/s] 61%|████████████████████████████████████████████████ | 768/1261 [02:03<01:15, 6.49it/s] 61%|████████████████████████████████████████████████▏ | 769/1261 [02:03<01:14, 6.57it/s] 61%|████████████████████████████████████████████████▏ | 770/1261 [02:03<01:16, 6.43it/s] 61%|████████████████████████████████████████████████▎ | 771/1261 [02:03<01:16, 6.43it/s] 61%|████████████████████████████████████████████████▎ | 772/1261 [02:04<01:17, 6.34it/s] 61%|████████████████████████████████████████████████▍ | 773/1261 [02:04<01:17, 6.31it/s] 61%|████████████████████████████████████████████████▍ | 774/1261 [02:04<01:16, 6.38it/s] 61%|████████████████████████████████████████████████▌ | 775/1261 [02:04<01:16, 6.37it/s] 62%|████████████████████████████████████████████████▌ | 776/1261 [02:04<01:15, 6.38it/s] 62%|████████████████████████████████████████████████▋ | 777/1261 [02:04<01:15, 6.39it/s] 62%|████████████████████████████████████████████████▋ | 778/1261 [02:05<01:15, 6.36it/s] 62%|████████████████████████████████████████████████▊ | 779/1261 [02:05<01:15, 6.40it/s] 62%|████████████████████████████████████████████████▊ | 780/1261 [02:05<01:13, 6.54it/s] 62%|████████████████████████████████████████████████▉ | 781/1261 [02:05<01:13, 6.49it/s] 62%|████████████████████████████████████████████████▉ | 782/1261 [02:05<01:13, 6.49it/s] 62%|█████████████████████████████████████████████████ | 783/1261 [02:05<01:13, 6.54it/s] 62%|█████████████████████████████████████████████████ | 784/1261 [02:05<01:13, 6.46it/s] 62%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 785/1261 [02:06<01:12, 6.52it/s] 62%|█████████████████████████████████████████████████▏ | 786/1261 [02:06<01:12, 6.54it/s] 62%|█████████████████████████████████████████████████▎ | 787/1261 [02:06<01:12, 6.50it/s] 62%|█████████████████████████████████████████████████▎ | 788/1261 [02:06<01:12, 6.54it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 789/1261 [02:06<01:11, 6.56it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▍ | 790/1261 [02:06<01:11, 6.63it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 791/1261 [02:07<01:11, 6.58it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▌ | 792/1261 [02:07<01:11, 6.55it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 793/1261 [02:07<01:13, 6.38it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▋ | 794/1261 [02:07<01:13, 6.34it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▊ | 795/1261 [02:07<01:12, 6.40it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▊ | 796/1261 [02:07<01:11, 6.47it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 797/1261 [02:07<01:12, 6.37it/s] 63%|█████████████████████████████████████████████████▉ | 798/1261 [02:08<01:12, 6.39it/s] 63%|██████████████████████████████████████████████████ | 799/1261 [02:08<01:11, 6.44it/s] 63%|██████████████████████████████████████████████████ | 800/1261 [02:08<01:11, 6.44it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▏ | 801/1261 [02:08<01:11, 6.46it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▏ | 802/1261 [02:08<01:11, 6.41it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▎ | 803/1261 [02:08<01:11, 6.42it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▎ | 804/1261 [02:09<01:11, 6.39it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 805/1261 [02:09<01:10, 6.44it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▍ | 806/1261 [02:09<01:12, 6.31it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▌ | 807/1261 [02:09<01:10, 6.40it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▌ | 808/1261 [02:09<01:10, 6.41it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▋ | 809/1261 [02:09<01:10, 6.40it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▋ | 810/1261 [02:10<01:10, 6.38it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 811/1261 [02:10<01:09, 6.44it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▊ | 812/1261 [02:10<01:09, 6.45it/s] 64%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 813/1261 [02:10<01:10, 6.39it/s] 65%|██████████████████████████████████████████████████▉ | 814/1261 [02:10<01:09, 6.40it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████ | 815/1261 [02:10<01:09, 6.45it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████ | 816/1261 [02:10<01:09, 6.39it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 817/1261 [02:11<01:08, 6.44it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████▏ | 818/1261 [02:11<01:08, 6.47it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 819/1261 [02:11<01:08, 6.47it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████▎ | 820/1261 [02:11<01:08, 6.47it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████▍ | 821/1261 [02:11<01:08, 6.39it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████▍ | 822/1261 [02:11<01:08, 6.37it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 823/1261 [02:12<01:09, 6.34it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████▌ | 824/1261 [02:12<01:07, 6.48it/s] 65%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 825/1261 [02:12<01:08, 6.41it/s] 66%|███████████████████████████████████████████████████▋ | 826/1261 [02:12<01:07, 6.46it/s] 66%|███████████████████████████████████████████████████▊ | 827/1261 [02:12<01:07, 6.41it/s] 66%|███████████████████████████████████████████████████▊ | 828/1261 [02:12<01:06, 6.48it/s] 66%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 829/1261 [02:12<01:07, 6.44it/s] 66%|███████████████████████████████████████████████████▉ | 830/1261 [02:13<01:06, 6.47it/s] 66%|████████████████████████████████████████████████████ | 831/1261 [02:13<01:07, 6.37it/s] 66%|████████████████████████████████████████████████████ | 832/1261 [02:13<01:06, 6.46it/s] 66%|████████████████████████████████████████████████████▏ | 833/1261 [02:13<01:06, 6.47it/s] 66%|████████████████████████████████████████████████████▏ | 834/1261 [02:13<01:04, 6.58it/s] 66%|████████████████████████████████████████████████████▎ | 835/1261 [02:13<01:04, 6.58it/s] 66%|████████████████████████████████████████████████████▎ | 836/1261 [02:14<01:05, 6.48it/s] 66%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 837/1261 [02:14<01:06, 6.42it/s] 66%|████████████████████████████████████████████████████▍ | 838/1261 [02:14<01:05, 6.48it/s] 67%|████████████████████████████████████████████████████▌ | 839/1261 [02:14<01:05, 6.46it/s] 67%|████████████████████████████████████████████████████▌ | 840/1261 [02:14<01:05, 6.43it/s] 67%|████████████████████████████████████████████████████▋ | 841/1261 [02:14<01:06, 6.35it/s] 67%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 842/1261 [02:14<01:05, 6.37it/s] 67%|████████████████████████████████████████████████████▊ | 843/1261 [02:15<01:05, 6.41it/s] 67%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 844/1261 [02:15<01:04, 6.46it/s] 67%|████████████████████████████████████████████████████▉ | 845/1261 [02:15<01:04, 6.41it/s] 67%|█████████████████████████████████████████████████████ | 846/1261 [02:15<01:04, 6.48it/s] 67%|█████████████████████████████████████████████████████ | 847/1261 [02:15<01:03, 6.50it/s] 67%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 848/1261 [02:15<01:03, 6.53it/s] 67%|█████████████████████████████████████████████████████▏ | 849/1261 [02:16<01:04, 6.42it/s] 67%|█████████████████████████████████████████████████████▎ | 850/1261 [02:16<01:04, 6.38it/s] 67%|█████████████████████████████████████████████████████▎ | 851/1261 [02:16<01:04, 6.40it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▍ | 852/1261 [02:16<01:02, 6.54it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▍ | 853/1261 [02:16<01:01, 6.61it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 854/1261 [02:16<01:01, 6.60it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▌ | 855/1261 [02:16<01:03, 6.38it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▋ | 856/1261 [02:17<01:04, 6.30it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▋ | 857/1261 [02:17<01:04, 6.30it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▊ | 858/1261 [02:17<01:03, 6.33it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▊ | 859/1261 [02:17<01:02, 6.43it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 860/1261 [02:17<01:01, 6.50it/s] 68%|█████████████████████████████████████████████████████▉ | 861/1261 [02:17<01:01, 6.54it/s] 68%|██████████████████████████████████████████████████████ | 862/1261 [02:18<01:01, 6.48it/s] 68%|██████████████████████████████████████████████████████ | 863/1261 [02:18<01:00, 6.55it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 864/1261 [02:18<01:00, 6.56it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▏ | 865/1261 [02:18<01:00, 6.57it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 866/1261 [02:18<00:59, 6.61it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▎ | 867/1261 [02:18<01:00, 6.50it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 868/1261 [02:18<01:00, 6.48it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▍ | 869/1261 [02:19<01:01, 6.41it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▌ | 870/1261 [02:19<01:00, 6.51it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▌ | 871/1261 [02:19<01:00, 6.44it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▋ | 872/1261 [02:19<01:00, 6.40it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▋ | 873/1261 [02:19<00:59, 6.48it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 874/1261 [02:19<01:00, 6.38it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▊ | 875/1261 [02:20<01:00, 6.43it/s] 69%|██████████████████████████████████████████████████████▉ | 876/1261 [02:20<00:59, 6.42it/s] 70%|██████████████████████████████████████████████████████▉ | 877/1261 [02:20<01:00, 6.30it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████ | 878/1261 [02:20<01:00, 6.38it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████ | 879/1261 [02:20<00:59, 6.43it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 880/1261 [02:20<00:58, 6.48it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▏ | 881/1261 [02:21<00:58, 6.54it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 882/1261 [02:21<00:58, 6.51it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▎ | 883/1261 [02:21<00:58, 6.44it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▍ | 884/1261 [02:21<00:58, 6.50it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▍ | 885/1261 [02:21<00:58, 6.48it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 886/1261 [02:21<00:57, 6.52it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▌ | 887/1261 [02:21<00:57, 6.46it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▋ | 888/1261 [02:22<00:57, 6.52it/s] 70%|███████████████████████████████████████████████████████▋ | 889/1261 [02:22<00:57, 6.50it/s] 71%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 890/1261 [02:22<00:57, 6.49it/s] 71%|███████████████████████████████████████████████████████▊ | 891/1261 [02:22<00:57, 6.46it/s] 71%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 892/1261 [02:22<00:56, 6.49it/s] 71%|███████████████████████████████████████████████████████▉ | 893/1261 [02:22<00:57, 6.45it/s] 71%|████████████████████████████████████████████████████████ | 894/1261 [02:23<00:57, 6.43it/s] 71%|████████████████████████████████████████████████████████ | 895/1261 [02:23<00:56, 6.50it/s] 71%|████████████████████████████████████████████████████████▏ | 896/1261 [02:23<00:55, 6.53it/s] 71%|████████████████████████████████████████████████████████▏ | 897/1261 [02:23<00:55, 6.59it/s] 71%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 898/1261 [02:23<00:56, 6.38it/s] 71%|████████████████████████████████████████████████████████▎ | 899/1261 [02:23<00:57, 6.29it/s] 71%|████████████████████████████████████████████████████████▍ | 900/1261 [02:23<00:58, 6.14it/s] 71%|████████████████████████████████████████████████████████▍ | 901/1261 [02:24<00:58, 6.17it/s] 72%|████████████████████████████████████████████████████████▌ | 902/1261 [02:24<00:58, 6.11it/s] 72%|████████████████████████████████████████████████████████▌ | 903/1261 [02:24<00:57, 6.28it/s] 72%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 904/1261 [02:24<00:56, 6.34it/s] 72%|████████████████████████████████████████████████████████▋ | 905/1261 [02:24<00:55, 6.47it/s] 72%|████████████████████████████████████████████████████████▊ | 906/1261 [02:24<00:56, 6.29it/s] 72%|████████████████████████████████████████████████████████▊ | 907/1261 [02:25<00:55, 6.38it/s] 72%|████████████████████████████████████████████████████████▉ | 908/1261 [02:25<00:55, 6.38it/s] 72%|████████████████████████████████████████████████████████▉ | 909/1261 [02:25<00:55, 6.35it/s] 72%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 910/1261 [02:25<00:55, 6.31it/s] 72%|█████████████████████████████████████████████████████████ | 911/1261 [02:25<00:55, 6.33it/s] 72%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 912/1261 [02:25<00:54, 6.35it/s] 72%|█████████████████████████████████████████████████████████▏ | 913/1261 [02:26<00:54, 6.39it/s] 72%|█████████████████████████████████████████████████████████▎ | 914/1261 [02:26<00:53, 6.44it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▎ | 915/1261 [02:26<00:53, 6.49it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▍ | 916/1261 [02:26<00:53, 6.50it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▍ | 917/1261 [02:26<00:53, 6.48it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 918/1261 [02:26<00:52, 6.51it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▌ | 919/1261 [02:26<00:53, 6.44it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▋ | 920/1261 [02:27<00:52, 6.44it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▋ | 921/1261 [02:27<00:52, 6.42it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▊ | 922/1261 [02:27<00:52, 6.44it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▊ | 923/1261 [02:27<00:52, 6.45it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 924/1261 [02:27<00:52, 6.40it/s] 73%|█████████████████████████████████████████████████████████▉ | 925/1261 [02:27<00:51, 6.46it/s] 73%|██████████████████████████████████████████████████████████ | 926/1261 [02:28<00:51, 6.46it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████ | 927/1261 [02:28<00:52, 6.33it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▏ | 928/1261 [02:28<00:51, 6.46it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▏ | 929/1261 [02:28<00:52, 6.32it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 930/1261 [02:28<00:51, 6.43it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▎ | 931/1261 [02:28<00:51, 6.40it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▍ | 932/1261 [02:28<00:51, 6.38it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▍ | 933/1261 [02:29<00:51, 6.38it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▌ | 934/1261 [02:29<00:51, 6.36it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▌ | 935/1261 [02:29<00:51, 6.39it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 936/1261 [02:29<00:50, 6.40it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▋ | 937/1261 [02:29<00:50, 6.42it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▊ | 938/1261 [02:29<00:50, 6.44it/s] 74%|██████████████████████████████████████████████████████████▊ | 939/1261 [02:30<00:50, 6.42it/s] 75%|██████████████████████████████████████████████████████████▉ | 940/1261 [02:30<00:50, 6.42it/s] 75%|██████████████████████████████████████████████████████████▉ | 941/1261 [02:30<00:50, 6.33it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████ | 942/1261 [02:30<00:49, 6.43it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████ | 943/1261 [02:30<00:49, 6.39it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 944/1261 [02:30<00:49, 6.43it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▏ | 945/1261 [02:31<00:48, 6.47it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 946/1261 [02:31<00:48, 6.51it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▎ | 947/1261 [02:31<00:48, 6.49it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▍ | 948/1261 [02:31<00:47, 6.55it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▍ | 949/1261 [02:31<00:47, 6.57it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 950/1261 [02:31<00:48, 6.47it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▌ | 951/1261 [02:31<00:47, 6.48it/s] 75%|███████████████████████████████████████████████████████████▋ | 952/1261 [02:32<00:47, 6.46it/s] 76%|███████████████████████████████████████████████████████████▋ | 953/1261 [02:32<00:48, 6.41it/s] 76%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 954/1261 [02:32<00:47, 6.48it/s] 76%|███████████████████████████████████████████████████████████▊ | 955/1261 [02:32<00:47, 6.39it/s] 76%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 956/1261 [02:32<00:47, 6.48it/s] 76%|███████████████████████████████████████████████████████████▉ | 957/1261 [02:32<00:47, 6.42it/s] 76%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 958/1261 [02:33<00:47, 6.32it/s] 76%|████████████████████████████████████████████████████████████ | 959/1261 [02:33<00:47, 6.36it/s] 76%|████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 960/1261 [02:33<00:46, 6.42it/s] 76%|████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 961/1261 [02:33<00:46, 6.40it/s] 76%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 962/1261 [02:33<00:46, 6.44it/s] 76%|████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 963/1261 [02:33<00:46, 6.47it/s] 76%|████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 964/1261 [02:33<00:46, 6.36it/s] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 965/1261 [02:34<00:46, 6.30it/s] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 966/1261 [02:34<00:46, 6.41it/s] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 967/1261 [02:34<00:46, 6.35it/s] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 968/1261 [02:34<00:45, 6.42it/s] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 969/1261 [02:34<00:45, 6.35it/s] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 970/1261 [02:34<00:45, 6.39it/s] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 971/1261 [02:35<00:45, 6.41it/s] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 972/1261 [02:35<00:44, 6.50it/s] 77%|████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 973/1261 [02:35<00:44, 6.41it/s] 77%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 974/1261 [02:35<00:44, 6.43it/s] 77%|█████████████████████████████████████████████████████████████ | 975/1261 [02:35<00:44, 6.43it/s] 77%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 976/1261 [02:35<00:44, 6.46it/s] 77%|█████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 977/1261 [02:35<00:43, 6.46it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 978/1261 [02:36<00:43, 6.47it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 979/1261 [02:36<00:43, 6.44it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 980/1261 [02:36<00:43, 6.52it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 981/1261 [02:36<00:43, 6.51it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 982/1261 [02:36<00:43, 6.39it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 983/1261 [02:36<00:43, 6.41it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 984/1261 [02:37<00:42, 6.45it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 985/1261 [02:37<00:42, 6.45it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 986/1261 [02:37<00:42, 6.50it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 987/1261 [02:37<00:42, 6.42it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 988/1261 [02:37<00:42, 6.42it/s] 78%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 989/1261 [02:37<00:42, 6.47it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 990/1261 [02:37<00:41, 6.54it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 991/1261 [02:38<00:41, 6.51it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 992/1261 [02:38<00:41, 6.49it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 993/1261 [02:38<00:41, 6.52it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 994/1261 [02:38<00:41, 6.50it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 995/1261 [02:38<00:41, 6.48it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 996/1261 [02:38<00:41, 6.46it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 997/1261 [02:39<00:40, 6.50it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 998/1261 [02:39<00:40, 6.47it/s] 79%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 999/1261 [02:39<00:40, 6.46it/s] 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1000/1261 [02:39<00:40, 6.50it/s] 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1001/1261 [02:39<00:40, 6.46it/s] 79%|█████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1002/1261 [02:39<00:40, 6.44it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 1003/1261 [02:39<00:39, 6.46it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████ | 1004/1261 [02:40<00:39, 6.51it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1005/1261 [02:40<00:39, 6.44it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1006/1261 [02:40<00:40, 6.32it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1007/1261 [02:40<00:39, 6.42it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1008/1261 [02:40<00:38, 6.56it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1009/1261 [02:40<00:38, 6.49it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1010/1261 [02:41<00:38, 6.46it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1011/1261 [02:41<00:38, 6.50it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1012/1261 [02:41<00:38, 6.46it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1013/1261 [02:41<00:38, 6.43it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1014/1261 [02:41<00:38, 6.44it/s] 80%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1015/1261 [02:41<00:38, 6.40it/s] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1016/1261 [02:42<00:38, 6.35it/s] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1017/1261 [02:42<00:38, 6.38it/s] 81%|██████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1018/1261 [02:42<00:37, 6.46it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████ | 1019/1261 [02:42<00:38, 6.36it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████ | 1020/1261 [02:42<00:37, 6.37it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1021/1261 [02:42<00:38, 6.30it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1022/1261 [02:42<00:38, 6.20it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1023/1261 [02:43<00:38, 6.25it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1024/1261 [02:43<00:37, 6.29it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1025/1261 [02:43<00:37, 6.31it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1026/1261 [02:43<00:36, 6.37it/s] 81%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1027/1261 [02:43<00:36, 6.33it/s] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1028/1261 [02:43<00:37, 6.19it/s] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1029/1261 [02:44<00:37, 6.18it/s] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1030/1261 [02:44<00:37, 6.24it/s] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1031/1261 [02:44<00:36, 6.25it/s] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1032/1261 [02:44<00:36, 6.28it/s] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1033/1261 [02:44<00:35, 6.36it/s] 82%|███████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1034/1261 [02:44<00:35, 6.38it/s] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1035/1261 [02:45<00:35, 6.40it/s] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1036/1261 [02:45<00:35, 6.35it/s] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1037/1261 [02:45<00:35, 6.36it/s] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1038/1261 [02:45<00:34, 6.41it/s] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1039/1261 [02:45<00:34, 6.35it/s] 82%|████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1040/1261 [02:45<00:34, 6.36it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1041/1261 [02:45<00:35, 6.25it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1042/1261 [02:46<00:34, 6.33it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1043/1261 [02:46<00:34, 6.39it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1044/1261 [02:46<00:34, 6.35it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1045/1261 [02:46<00:34, 6.27it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1046/1261 [02:46<00:34, 6.29it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1047/1261 [02:46<00:33, 6.42it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1048/1261 [02:47<00:33, 6.32it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1049/1261 [02:47<00:33, 6.41it/s] 83%|████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1050/1261 [02:47<00:33, 6.29it/s] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1051/1261 [02:47<00:33, 6.32it/s] 83%|█████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1052/1261 [02:47<00:32, 6.39it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1053/1261 [02:47<00:32, 6.43it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1054/1261 [02:48<00:32, 6.33it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1055/1261 [02:48<00:32, 6.30it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1056/1261 [02:48<00:31, 6.42it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1057/1261 [02:48<00:31, 6.51it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1058/1261 [02:48<00:31, 6.40it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1059/1261 [02:48<00:31, 6.34it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1060/1261 [02:48<00:31, 6.39it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1061/1261 [02:49<00:31, 6.25it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1062/1261 [02:49<00:31, 6.26it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1063/1261 [02:49<00:31, 6.35it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1064/1261 [02:49<00:31, 6.26it/s] 84%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1065/1261 [02:49<00:31, 6.28it/s] 85%|█████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1066/1261 [02:49<00:30, 6.31it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1067/1261 [02:50<00:30, 6.36it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1068/1261 [02:50<00:30, 6.39it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1069/1261 [02:50<00:29, 6.41it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1070/1261 [02:50<00:30, 6.34it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1071/1261 [02:50<00:30, 6.23it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1072/1261 [02:50<00:30, 6.26it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1073/1261 [02:51<00:29, 6.33it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1074/1261 [02:51<00:29, 6.38it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1075/1261 [02:51<00:29, 6.33it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1076/1261 [02:51<00:28, 6.40it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1077/1261 [02:51<00:28, 6.45it/s] 85%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1078/1261 [02:51<00:28, 6.44it/s] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1079/1261 [02:51<00:28, 6.33it/s] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1080/1261 [02:52<00:28, 6.43it/s] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1081/1261 [02:52<00:28, 6.39it/s] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1082/1261 [02:52<00:27, 6.42it/s] 86%|██████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1083/1261 [02:52<00:27, 6.38it/s] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1084/1261 [02:52<00:27, 6.45it/s] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1085/1261 [02:52<00:27, 6.44it/s] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1086/1261 [02:53<00:27, 6.34it/s] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1087/1261 [02:53<00:27, 6.33it/s] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1088/1261 [02:53<00:27, 6.38it/s] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1089/1261 [02:53<00:27, 6.35it/s] 86%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1090/1261 [02:53<00:26, 6.38it/s] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1091/1261 [02:53<00:26, 6.39it/s] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1092/1261 [02:53<00:26, 6.37it/s] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1093/1261 [02:54<00:26, 6.33it/s] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1094/1261 [02:54<00:26, 6.25it/s] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1095/1261 [02:54<00:26, 6.23it/s] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1096/1261 [02:54<00:26, 6.20it/s] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1097/1261 [02:54<00:26, 6.24it/s] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1098/1261 [02:54<00:25, 6.40it/s] 87%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1099/1261 [02:55<00:25, 6.29it/s] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1100/1261 [02:55<00:25, 6.40it/s] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1101/1261 [02:55<00:24, 6.42it/s] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1102/1261 [02:55<00:24, 6.36it/s] 87%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1103/1261 [02:55<00:24, 6.33it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1104/1261 [02:55<00:24, 6.29it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1105/1261 [02:56<00:24, 6.32it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1106/1261 [02:56<00:24, 6.34it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1107/1261 [02:56<00:24, 6.34it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1108/1261 [02:56<00:23, 6.46it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1109/1261 [02:56<00:23, 6.40it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1110/1261 [02:56<00:23, 6.39it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1111/1261 [02:57<00:23, 6.36it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1112/1261 [02:57<00:23, 6.47it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1113/1261 [02:57<00:22, 6.52it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1114/1261 [02:57<00:22, 6.52it/s] 88%|████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1115/1261 [02:57<00:22, 6.50it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1116/1261 [02:57<00:21, 6.60it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1117/1261 [02:57<00:22, 6.40it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1118/1261 [02:58<00:22, 6.37it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1119/1261 [02:58<00:22, 6.37it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1120/1261 [02:58<00:22, 6.39it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1121/1261 [02:58<00:22, 6.36it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1122/1261 [02:58<00:21, 6.33it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1123/1261 [02:58<00:21, 6.35it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1124/1261 [02:59<00:22, 6.22it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1125/1261 [02:59<00:21, 6.28it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1126/1261 [02:59<00:21, 6.33it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1127/1261 [02:59<00:21, 6.23it/s] 89%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1128/1261 [02:59<00:21, 6.29it/s] 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1129/1261 [02:59<00:21, 6.22it/s] 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1130/1261 [02:59<00:20, 6.28it/s] 90%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1131/1261 [03:00<00:20, 6.26it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1132/1261 [03:00<00:20, 6.29it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1133/1261 [03:00<00:20, 6.40it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1134/1261 [03:00<00:19, 6.46it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1135/1261 [03:00<00:19, 6.55it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1136/1261 [03:00<00:19, 6.49it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1137/1261 [03:01<00:19, 6.48it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1138/1261 [03:01<00:18, 6.49it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1139/1261 [03:01<00:18, 6.47it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1140/1261 [03:01<00:18, 6.52it/s] 90%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1141/1261 [03:01<00:18, 6.60it/s] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1142/1261 [03:01<00:18, 6.40it/s] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1143/1261 [03:02<00:18, 6.37it/s] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1144/1261 [03:02<00:18, 6.36it/s] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1145/1261 [03:02<00:18, 6.32it/s] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1146/1261 [03:02<00:18, 6.33it/s] 91%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1147/1261 [03:02<00:17, 6.38it/s] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1148/1261 [03:02<00:17, 6.36it/s] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1149/1261 [03:02<00:17, 6.32it/s] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1150/1261 [03:03<00:17, 6.32it/s] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1151/1261 [03:03<00:17, 6.35it/s] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1152/1261 [03:03<00:17, 6.37it/s] 91%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1153/1261 [03:03<00:16, 6.37it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1154/1261 [03:03<00:16, 6.37it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1155/1261 [03:03<00:16, 6.44it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1156/1261 [03:04<00:16, 6.37it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1157/1261 [03:04<00:16, 6.36it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1158/1261 [03:04<00:16, 6.42it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1159/1261 [03:04<00:15, 6.52it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1160/1261 [03:04<00:15, 6.52it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1161/1261 [03:04<00:15, 6.43it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1162/1261 [03:04<00:15, 6.42it/s] 92%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1163/1261 [03:05<00:15, 6.47it/s] 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1164/1261 [03:05<00:15, 6.41it/s] 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1165/1261 [03:05<00:14, 6.43it/s] 92%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1166/1261 [03:05<00:14, 6.43it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1167/1261 [03:05<00:14, 6.51it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1168/1261 [03:05<00:14, 6.41it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1169/1261 [03:06<00:14, 6.34it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1170/1261 [03:06<00:14, 6.39it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1171/1261 [03:06<00:13, 6.46it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1172/1261 [03:06<00:13, 6.47it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1173/1261 [03:06<00:14, 6.27it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1174/1261 [03:06<00:13, 6.22it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1175/1261 [03:07<00:13, 6.23it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1176/1261 [03:07<00:13, 6.21it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1177/1261 [03:07<00:13, 6.25it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1178/1261 [03:07<00:13, 6.28it/s] 93%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1179/1261 [03:07<00:12, 6.37it/s] 94%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1180/1261 [03:07<00:12, 6.42it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1181/1261 [03:07<00:12, 6.39it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1182/1261 [03:08<00:12, 6.31it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1183/1261 [03:08<00:12, 6.33it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1184/1261 [03:08<00:11, 6.46it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1185/1261 [03:08<00:11, 6.50it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1186/1261 [03:08<00:11, 6.48it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1187/1261 [03:08<00:11, 6.38it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1188/1261 [03:09<00:11, 6.34it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1189/1261 [03:09<00:11, 6.42it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1190/1261 [03:09<00:11, 6.34it/s] 94%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1191/1261 [03:09<00:10, 6.44it/s] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1192/1261 [03:09<00:10, 6.45it/s] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1193/1261 [03:09<00:10, 6.50it/s] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1194/1261 [03:09<00:10, 6.53it/s] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1195/1261 [03:10<00:10, 6.50it/s] 95%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1196/1261 [03:10<00:10, 6.46it/s] 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1197/1261 [03:10<00:09, 6.50it/s] 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1198/1261 [03:10<00:09, 6.35it/s] 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1199/1261 [03:10<00:09, 6.31it/s] 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1200/1261 [03:10<00:09, 6.40it/s] 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1201/1261 [03:11<00:09, 6.41it/s] 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1202/1261 [03:11<00:09, 6.35it/s] 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1203/1261 [03:11<00:09, 6.36it/s] 95%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1204/1261 [03:11<00:08, 6.40it/s] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1205/1261 [03:11<00:08, 6.36it/s] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1206/1261 [03:11<00:08, 6.34it/s] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1207/1261 [03:12<00:08, 6.39it/s] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1208/1261 [03:12<00:08, 6.46it/s] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1209/1261 [03:12<00:08, 6.48it/s] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1210/1261 [03:12<00:07, 6.42it/s] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1211/1261 [03:12<00:07, 6.43it/s] 96%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1212/1261 [03:12<00:07, 6.35it/s] 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1213/1261 [03:12<00:07, 6.39it/s] 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1214/1261 [03:13<00:07, 6.22it/s] 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1215/1261 [03:13<00:07, 6.21it/s] 96%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1216/1261 [03:13<00:07, 6.29it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1217/1261 [03:13<00:06, 6.36it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1218/1261 [03:13<00:06, 6.34it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1219/1261 [03:13<00:06, 6.35it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1220/1261 [03:14<00:06, 6.39it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1221/1261 [03:14<00:06, 6.36it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1222/1261 [03:14<00:06, 6.33it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1223/1261 [03:14<00:06, 6.32it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1224/1261 [03:14<00:05, 6.34it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1225/1261 [03:14<00:05, 6.33it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1226/1261 [03:15<00:05, 6.35it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1227/1261 [03:15<00:05, 6.36it/s] 97%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1228/1261 [03:15<00:05, 6.24it/s] 97%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1229/1261 [03:15<00:05, 6.23it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1230/1261 [03:15<00:04, 6.30it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1231/1261 [03:15<00:04, 6.31it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 1232/1261 [03:15<00:04, 6.40it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1233/1261 [03:16<00:04, 6.34it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎ | 1234/1261 [03:16<00:04, 6.40it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1235/1261 [03:16<00:04, 6.41it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 1236/1261 [03:16<00:03, 6.50it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1237/1261 [03:16<00:03, 6.42it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1238/1261 [03:16<00:03, 6.42it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1239/1261 [03:17<00:03, 6.44it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋ | 1240/1261 [03:17<00:03, 6.49it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1241/1261 [03:17<00:03, 6.52it/s] 98%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 1242/1261 [03:17<00:02, 6.51it/s] 99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1243/1261 [03:17<00:02, 6.53it/s] 99%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉ | 1244/1261 [03:17<00:02, 6.56it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1245/1261 [03:17<00:02, 6.59it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████ | 1246/1261 [03:18<00:02, 6.65it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 1247/1261 [03:18<00:02, 6.57it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▏| 1248/1261 [03:18<00:01, 6.54it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 1249/1261 [03:18<00:01, 6.54it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▎| 1250/1261 [03:18<00:01, 6.53it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 1251/1261 [03:18<00:01, 6.54it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▍| 1252/1261 [03:19<00:01, 6.58it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 1253/1261 [03:19<00:01, 6.62it/s] 99%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▌| 1254/1261 [03:19<00:01, 6.62it/s] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋| 1255/1261 [03:19<00:00, 6.52it/s] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▋| 1256/1261 [03:19<00:00, 6.46it/s] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 1257/1261 [03:19<00:00, 6.43it/s] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▊| 1258/1261 [03:19<00:00, 6.41it/s] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉| 1259/1261 [03:20<00:00, 6.44it/s] 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████▉| 1260/1261 [03:20<00:00, 6.39it/s]
[MoviePy] Done. [MoviePy] >>>> Video ready: project_video_result.mp4
Discussion¶
Challenges During Project¶
The most diffucult during project is tracing. While watching the result video it can be clearly seen the problem areas, but it very hard to trace the variable values exactly at that moment. My best approach was to save snapshot images from the problematic area in the video and then I tried to recreate the environment on static images. I am sure there are better ways to do this, hopefully I will arrive there shortly without crashing my car :-)
Improvement Possibilities¶
One improvement would be to check the binary image mean value greater than 0.5 means we have too many white pixels so we can't use that image. We could try to check it in another color space it might get more relevant information about lane lines.
Another improvement could be to compare the two lane lines during sanity check or we could keep a longer history of the lane lines.
In [ ]: